Processos de salto com memória de alcance variável
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-24032016-164013/ |
Resumo: | Nessa tese apresentamos uma nova classe de modelos, os processos de saltos com memória de alcance variável, uma generalização a tempo contínuo do processo introduzido em Galves e Löcherbach (2013). Desenvolvemos um novo estimador para a árvore de contexto imersa no processo de salto com memória de alcance variável, considerando mais parâmetros fornecidos pela amostra. Obtivemos também uma cota superior da taxa de convergência da árvore estimada para árvore real, provando a convergência quase certa do estimador. |
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Processos de salto com memória de alcance variávelJump process with memory of variable lengthAlgorithm contextAlgoritmo contextoJump processes with variable length memoryModel selectionProcessos de salto com memória de alcance variávelSeleção de modeloNessa tese apresentamos uma nova classe de modelos, os processos de saltos com memória de alcance variável, uma generalização a tempo contínuo do processo introduzido em Galves e Löcherbach (2013). Desenvolvemos um novo estimador para a árvore de contexto imersa no processo de salto com memória de alcance variável, considerando mais parâmetros fornecidos pela amostra. Obtivemos também uma cota superior da taxa de convergência da árvore estimada para árvore real, provando a convergência quase certa do estimador.In this work we deal with a new class of models: the jump processes with variable length memory. This is a continuous-time generalization of the process introduced in Galves and Löcherbach (2013). We present a new estimator for the tree context embedded in this process, considering all information provided by the sample. We also present an exponential upper bound for the rate of convergence, proving then the almost sure convergence of the estimator.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGalves, Jefferson AntonioPinto, Douglas Rodrigues2016-01-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-24032016-164013/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-16T20:44:02Zoai:teses.usp.br:tde-24032016-164013Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-16T20:44:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Nessa tese apresentamos uma nova classe de modelos, os processos de saltos com memória de alcance variável, uma generalização a tempo contínuo do processo introduzido em Galves e Löcherbach (2013). Desenvolvemos um novo estimador para a árvore de contexto imersa no processo de salto com memória de alcance variável, considerando mais parâmetros fornecidos pela amostra. Obtivemos também uma cota superior da taxa de convergência da árvore estimada para árvore real, provando a convergência quase certa do estimador. |
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