Detecção de ponto de mudança nos parâmetros do modelo normal assimétrico: Algoritmo EM

• Autor(a) principal: Gomes, Victor Silveira
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12246
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA; Algoritmo EM; Família de distribuições normal assimétrica; Ponto de mudança; Critério de informação de Schwarz; Seleção de modelos; EM Algorithm; Skew-Normal Family of Distributions; Change Point; Schwarz Information Criterion; Model Selection

O problema de ponto de mudança surgiu inicialmente em controle de qualidade (PAGE, 1954) e antes da introdução da hipótese de ponto de mudança associada aos modelos, pesquisadores enfrentavam dificuldades em estabelecer um modelo para alguns conjuntos de dados. Neste trabalho, propomos estudar o problema de ponto de mudança no contexto de assimetria. Desenvolvemos um algoritmo EM simples para inferência por máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo normal assimétrico com ponto de mudança. O critério de informação de Schwarz é proposto para localizar o ponto de mudança nos parâmetros do modelo normal assimétrico. Além disso, a matriz informação de Fisher é analiticamente derivada, alguns estudos de simulação e aplicações a conjunto de dados reais são finalmente apresentados com o propósito de ilustrar o modelo e os resultados inferenciais desenvolvidos aqui.