Estatística é a ciência que utiliza-se das teorias probabilísticas para explicar a frequência da ocorrência de eventos , tanto em estudos observacionais quanto em experimento modelar a aleatoriedade e a incerteza de forma a estimar ou possibilitar a previsão de fenômenos futuros, conforme o caso.
![Instituto de Matemática / Universidade Federal do Rio de Janeiro
"Modelos dinâmicos lineares constituem uma poderosa estrutura para a análise de séries temporais, uma vez que, ao permitir a evolução de seus parâmetros, explicitamente determinam a forma como estes parâmetros relacionam-se a seus valores passados. [...] Adotamos, no presente trabalho, funções de transferência para modelagem de tais efeitos, representados por blocos estruturais Et presentes nos modelos dinâmicos lineares generalizados propostos. [...] O propósito deste trabalho é a realização de inferência bayesiana completa sobre modelos dinâmicos lineares generalizados contendo funções de transferência em seus preditores, utilizando-se métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov para obtenção de amostras da distribuição a posteriori conjunta dos parâmetros envolvidos em tais modelos. [...]"
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![Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais usando distribuições elípticas
Instituto de Matemática e Estatística
Universidade de São Paulo
"A análise fatorial é uma importante ferramenta estatística que tem amplas aplicações práticas e explica a correlação entre um grande número de variáveis observáveis em termos de um pequeno número de variáveis não observáveis, conhecidas como variáveis latentes. A proposta deste trabalho é fazer a análise Bayesiana, que incorpora à análise o conhecimento que se tenha sobre os parâmetros antes da coleta dos dados, do modelo fatorial dinâmico na classe de modelos elípticos multivariados, assumindo que a um vetor de q séries temporais pode-se ajustar um modelo fatorial com k < q fatores mais um ruído branco, e que a parte latente segue um modelo vetorial auto-regressivo. [...] O método foi ilustrado usando dados reais e simulados."
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![Instituto de Matemática / Departamento de Métodos Estatísticos da Universidade Federal do Rio de Janeiro
"Processos de difusão vêm ganhando cada vez mais espaço na literatura estatística recente. Impulsionados por problemas em finanças e em virtude de seu vasto campo de aplicação (como Engenharia, Física, Meio Ambiente, entre outros) esses processos configuram campo interessante de estudo teórico e de aplicação estatística. Inicialmente este trabalho faz uma revisão na literatura sobre estimação de parâmetros de processos de difusão e aumento de dados. Em seguida, propõe-se uma extensão multivariada do processo de Cox et al. (1985) e desenvolve-se formas de inferência de seus parâmetros. [...] A estrutura espacial será colocada na função de volatilidade. Aplicações com dados simulados são apresentadas. A inferência segue o enfoque bayesiano partindo de técnicas de MCMC
tanto para estimação dos parâmetros quanto para o aumento de dados."
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![Instituto de Matemática / Universidade Federal do Rio de Janeiro
"Processos espaço-temporais vêm ganhando grande popularidade nos últimos anos. Uma razão para isto é o crescimento de aplicações surgindo das ciências ambientais e de saúde. [...] Com o objetivo de relaxar estas suposições usualmente feitas, propomos um modelo espaço-temporal baseado nos modelos de convoluções espaciais discreta, que além de contemplar uma estrutura de covariância flexível modela conjuntamente a média do processo. [...] Prioris adequadas para os coeficientes do modelo AR(p) são consideradas para garantir a estacionariedade do processo."
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![Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz / Estatística e Experimentação Agronômica
Universidade de São Paulo
"Recentemente, Cordeiro e de Castro (2011) apresentaram uma classe generalizada baseada na distribuição Kumaraswamy (Kw-G). [...] Para a nova distribuição GGGE foram calculados os momentos, a função geradora de momentos, os desvios médios, a confiabilidade e as estatísticas de ordem. Desenvolveu-se o modelo de regressão log-gama generalizada geométrica exponenciada. Para a estimação dos parâmetros, foram utilizados os métodos de máxima verossimilhança e bayesiano e, finalmente, para ilustrar a aplicação da nova distribuição foi analisado um conjunto de dados reais."
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![Instituto de Matemática / Departamento de Métodos Estatísticos da Universidade Federal do Rio de Janeiro
Neste trabalho, tratamos de estratégias bayesianas para estimação e previsão em modelos de regressão e modelos dinâmicos cujas observações seguem distribuições na família exponencial a dois parâmetros. Nosso objetivo principal é o desenvolvimento de metodologias baseadas em aproximações analíticas, evitando computação intensiva como em métodos baseados em simulação Monte Carlo, permitindo assim a obtenção de respostas de forma rápida e com pequeno custo computacional. [...] Encerramos esta tese com uma breve discussão acerca de trabalhos futuros, incluindo o estudo de diferentes alternativas para a redução da dimensionalidade do sistema, a estimação de hiperparâmetros na estrutura dinâmica dos modelos e a extensão da metodologia permitindo o tratamento de modelos multivariados e multiparamétricos."
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![Instituto de Matemática da Universidade Federal do Rio de Janeiro "Considere um processo de exclusão simples simétrico de vizinhos mais próximos no toro d-dimensional discreto [...]. Estudaremos aqui o comportamento hidrodinâmico deste processo de](https://www.flixbook.com.br/ebooks/thumb/1401232130.jpg)
![Instituto de Matemática / Universidade Federal do Rio de Janeiro "Neste trabalho propomos alguns modelos em distribuições assimétricas com estimação de todas as quantidades desconhecidas através do enfoque bayesiano. [...] Alguns estudos de Monte](https://www.flixbook.com.br/ebooks/thumb/1401831368.jpg)
