Similaridades entre processos de Markov

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Thainá Soares, 1996-
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638948
Resumo: Orientadores: Verónica Andrea González-López, Jesús Enrique García
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spelling Similaridades entre processos de MarkovSimilarities between Markov processesCadeias de MarkovCritério de Informação Bayesiano (BIC)Markov chainsBayesian Information Criterion (BIC)Orientadores: Verónica Andrea González-López, Jesús Enrique GarcíaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação CientíficaResumo: Nesse trabalho utilizamos ferramentas bem estabelecidas da literatura e propomos novas ferramentas com boas propriedades para aplicação em dois problemas reais: análise de precipitação diária em Seattle a fim de determinar semelhanças ou discrepâncias entre registros anuais e detecção de fraude em uma empresa fornecedora de energia de Campinas. Representamos o comportamento estocástico dessas séries via cadeias de Markov de ordem finita. Apontamos similaridades e dissimilaridades entre as amostras desses processos por meio de uma métrica baseada no Critério de Informação Bayesiano (BIC), possibilitando a criação de clusters pautados nessa métrica. Além disso, utilizamos um método de estimação do Modelo de Partições, também baseado no BIC, que particiona de maneira consistente o espaço de estados tal que cada parte seja formada apenas por estados equivalentes, isto é, estados cujas probabilidades de transição são iguais. Dessa forma, o modelo fornece qualidade na estimação e o poder de interpretação das partes com estados equivalentes. Em posse dessas ferramentas, construímos uma representação do processo anual de chuvas e estabelecemos perfis de clientes fraudadores, postulando adicionalmente uma classificação de risco de fraude para clientesAbstract: In this work we use well established tools and propose new ones with good properties to solve two practical problems: the analysis of daily rainfall data from Seattle in order to define if the underlying annual processes are similar or not and the detecction of fraud among consumers of an energy company in Campinas. We point out similarities and dissimilarities between samples of the processes by using a metric based on the Bayesian Information Criterion (BIC), allowing for the creation of a clustering technique based on this metric. Besides that, we estimate Partition Markov Models through BIC that consistently estimate the partition of the state space such that each part is a set of equivalent states, that is, states that share the same transition probabilities. Thus, the model provides quality in the estimation procedure and the interpretability of the parts with equivalent states. With these tools, we build a representation for the annual rainfall proces, also we build profiles of fraudulent customers and we introduce a risk of fraud classification of customersMestradoEstatísticaMestra em Estatística[s.n.]González-López, Verónica Andrea, 1970-Garcia, Jesus Enrique, 1966-Viola, Márcio Luis LanfrediBernardini, Diego Fernando deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Thainá Soares, 1996-20202020-02-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (61 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638948SILVA, Thainá Soares. Similaridades entre processos de Markov. 2020. 1 recurso online (61 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638948. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1128919Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-06-22T15:45:34Zoai::1128919Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2020-06-22T15:45:34Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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