Inferência estocástica e modelos de mistura de distribuições

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vargas, Regis Nunes
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/55330
Resumo: Neste trabalho apresentamos os resultados de consistência e normalidade assintótica para o estimador de máxima verossimilhança de uma Cadeia de Markov ergódica. Além disso apresentaremos os Modelos de Mistura de Distribuição Independente e um dos casos de Modelos de Mistura Dependente: os Modelos Ocultos de Markov. Estimaremos os parâmetros destes modelos a partir do método da máxima verossimilhança e abordaremos o critério de seleção através do cálculo do AIC e BIC.
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spelling Vargas, Regis NunesBisognin, Cleber2012-09-13T01:35:11Z2011http://hdl.handle.net/10183/55330000857276Neste trabalho apresentamos os resultados de consistência e normalidade assintótica para o estimador de máxima verossimilhança de uma Cadeia de Markov ergódica. Além disso apresentaremos os Modelos de Mistura de Distribuição Independente e um dos casos de Modelos de Mistura Dependente: os Modelos Ocultos de Markov. Estimaremos os parâmetros destes modelos a partir do método da máxima verossimilhança e abordaremos o critério de seleção através do cálculo do AIC e BIC.This paper presents the results of consistency and asymptotic normality for the maximum likelihood estimator of the ergodic Markov chain. In addition we present the Independent Mixture Models and one case of Dependent Mixture Models: the Hidden Markov Models. We estimate the parameters of these models from the maximum likelihood method and discuss the selection criteria by calculating the AIC and BIC.application/pdfporNormalidade assintoticaModelos estocásticosCadeias de MarkovSoftware : EstatisticaInferenciaInferência estocástica e modelos de mistura de distribuiçõesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de MatemáticaPrograma de Pós-Graduação em MatemáticaPorto Alegre, BR-RS2011mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000857276.pdf000857276.pdfTexto completoapplication/pdf652343http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/55330/1/000857276.pdff1fe30a496642b59542fd8b087f3f269MD51TEXT000857276.pdf.txt000857276.pdf.txtExtracted Texttext/plain105888http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/55330/2/000857276.pdf.txtba0f83f8597caf58b416cadfd9782c19MD52THUMBNAIL000857276.pdf.jpg000857276.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1070http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/55330/3/000857276.pdf.jpge98045359b58194965f716a951da464dMD5310183/553302018-10-15 09:01:54.056oai:www.lume.ufrgs.br:10183/55330Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-15T12:01:54Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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