Escolha do parâmetro de suavidade na estimativa da função de distribuição
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2001 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/BIRC-85CQEN |
Resumo: | O método do núcleo estimador tem sido largamente utilizado na estimação da função de distribuição de probabilidades, consolidando-se como uma alternativa nas abordagens paramétricas.No Capítulo 1, apresentamos a motivação e os objetivos deste trabalho, enquanto que no Capítulo 2, uma revisão da literatura, dando uma visão geral do núcleo estimador e de suas propriedades, assim como sobre os métodos para a escolha da janela ótima neste contexto.No Capítulo 3, desenvolvemos a metodologia para escolha de janela ótima e propomos o estimador tipo "plug-in", baseado naquele desenvolvido por Chiu em estimação de função de densidade, e provamos a consistência forte deste estimador. No Capítulo 4, resumimos a implementação computacional necessitaria para suportar as simulações efetuadas e para a utilização do estimador proposto em aplicações reais. No Capítulo 5, apresentamos os resultados das simulações e aplicações deste método, comparando seu desempenho com alguns outros estabelecidos na literatura. Finalmente, concluímos a presente dissertação apresentando os próximos passos da pesquisa no sentido de obter-se o aprimoramento do estimador e para adequá-lo na maior gama de situações possíveis.Palavras-chave: Núcleo estimador, Estimação funcional, Função característica, Método plug-in. |
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Gregorio Saravia AtuncarLuiz Henrique DuczmalEnrico Antonio ColosimoAntonio Eduardo GomesChang C. Y DoreaLupercio Franca Bessegato2019-08-09T13:37:52Z2019-08-09T13:37:52Z2001-12-12http://hdl.handle.net/1843/BIRC-85CQENO método do núcleo estimador tem sido largamente utilizado na estimação da função de distribuição de probabilidades, consolidando-se como uma alternativa nas abordagens paramétricas.No Capítulo 1, apresentamos a motivação e os objetivos deste trabalho, enquanto que no Capítulo 2, uma revisão da literatura, dando uma visão geral do núcleo estimador e de suas propriedades, assim como sobre os métodos para a escolha da janela ótima neste contexto.No Capítulo 3, desenvolvemos a metodologia para escolha de janela ótima e propomos o estimador tipo "plug-in", baseado naquele desenvolvido por Chiu em estimação de função de densidade, e provamos a consistência forte deste estimador. No Capítulo 4, resumimos a implementação computacional necessitaria para suportar as simulações efetuadas e para a utilização do estimador proposto em aplicações reais. No Capítulo 5, apresentamos os resultados das simulações e aplicações deste método, comparando seu desempenho com alguns outros estabelecidos na literatura. Finalmente, concluímos a presente dissertação apresentando os próximos passos da pesquisa no sentido de obter-se o aprimoramento do estimador e para adequá-lo na maior gama de situações possíveis.Palavras-chave: Núcleo estimador, Estimação funcional, Função característica, Método plug-in.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGEstatística ProbabilidadesEstatisticaAnálise de séries temporaisMétodo plug-inNúcleo estimadorFunção característicaEstimação funcionalEscolha do parâmetro de suavidade na estimativa da função de distribuiçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALdissertacao_lupercio.pdfapplication/pdf316101https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BIRC-85CQEN/1/dissertacao_lupercio.pdfc9d78c63d80e88ae972ff78b62ef89a2MD51TEXTdissertacao_lupercio.pdf.txtdissertacao_lupercio.pdf.txtExtracted texttext/plain94889https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BIRC-85CQEN/2/dissertacao_lupercio.pdf.txt449199be08aabad896e8b11269d4632bMD521843/BIRC-85CQEN2019-11-14 05:12:51.24oai:repositorio.ufmg.br:1843/BIRC-85CQENRepositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T08:12:51Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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