Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: MOLINARES, Fabio Alexander Fajardo
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6280
Resumo: O objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para estimar os parâmetros que indexam o processo ARFIMA(p, d, q) (Hosking 1981) na presença de outliers aditivos. Para estimar d, é proposto um estimador robusto que é uma variante do popular estimador sugerido por Geweke & Porter-Hudak (1983) (GPH). A metodologia proposta faz uso da função de autocovariância amostral robusta, considerada por Ma & Genton (2000), para obtenção do estimador da função espectral do processo. Resultados numéricos evidenciam a robustez do estimador proposto na presença de outliers do tipo aditivo
id UFPE_bc7317a8c14d4c147e878ce0babc4baf
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6280
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling MOLINARES, Fabio Alexander FajardoCIRABRI NETO, Francisco2014-06-12T18:03:33Z2014-06-12T18:03:33Z2007Alexander Fajardo Molinares, Fabio; Cribari Neto, Francisco. Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos. 2007. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2007.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6280O objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para estimar os parâmetros que indexam o processo ARFIMA(p, d, q) (Hosking 1981) na presença de outliers aditivos. Para estimar d, é proposto um estimador robusto que é uma variante do popular estimador sugerido por Geweke & Porter-Hudak (1983) (GPH). A metodologia proposta faz uso da função de autocovariância amostral robusta, considerada por Ma & Genton (2000), para obtenção do estimador da função espectral do processo. Resultados numéricos evidenciam a robustez do estimador proposto na presença de outliers do tipo aditivoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessRobustezMemória longaOutliersEstimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILarquivo7182_1.pdf.jpgarquivo7182_1.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1196https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6280/4/arquivo7182_1.pdf.jpg27cd12645be958211bfd9cefe0308d16MD54ORIGINALarquivo7182_1.pdfapplication/pdf965696https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6280/1/arquivo7182_1.pdf847cf81b54f4a390cb83ef68ae88acf7MD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6280/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTarquivo7182_1.pdf.txtarquivo7182_1.pdf.txtExtracted texttext/plain72413https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6280/3/arquivo7182_1.pdf.txt74f8d963c3020f5bb233189f4eca8ddaMD53123456789/62802019-10-25 05:43:00.615oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T08:43Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos
title Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos
spellingShingle Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos
MOLINARES, Fabio Alexander Fajardo
Robustez
Memória longa
Outliers
title_short Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos
title_full Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos
title_fullStr Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos
title_full_unstemmed Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos
title_sort Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos
author MOLINARES, Fabio Alexander Fajardo
author_facet MOLINARES, Fabio Alexander Fajardo
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv MOLINARES, Fabio Alexander Fajardo
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv CIRABRI NETO, Francisco
contributor_str_mv CIRABRI NETO, Francisco
dc.subject.por.fl_str_mv Robustez
Memória longa
Outliers
topic Robustez
Memória longa
Outliers
description O objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para estimar os parâmetros que indexam o processo ARFIMA(p, d, q) (Hosking 1981) na presença de outliers aditivos. Para estimar d, é proposto um estimador robusto que é uma variante do popular estimador sugerido por Geweke & Porter-Hudak (1983) (GPH). A metodologia proposta faz uso da função de autocovariância amostral robusta, considerada por Ma & Genton (2000), para obtenção do estimador da função espectral do processo. Resultados numéricos evidenciam a robustez do estimador proposto na presença de outliers do tipo aditivo
publishDate 2007
dc.date.issued.fl_str_mv 2007
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2014-06-12T18:03:33Z
dc.date.available.fl_str_mv 2014-06-12T18:03:33Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv Alexander Fajardo Molinares, Fabio; Cribari Neto, Francisco. Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos. 2007. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2007.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6280
identifier_str_mv Alexander Fajardo Molinares, Fabio; Cribari Neto, Francisco. Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos. 2007. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2007.
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6280
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6280/4/arquivo7182_1.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6280/1/arquivo7182_1.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6280/2/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/6280/3/arquivo7182_1.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 27cd12645be958211bfd9cefe0308d16
847cf81b54f4a390cb83ef68ae88acf7
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
74f8d963c3020f5bb233189f4eca8dda
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1802310791573012480