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Regressão não-paramétrica com erros correlacionados via ondaletas.; Non-parametric regression with correlated errors using wavelets

Porto, Rogério de Faria
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 03/10/2008 Português
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66.52%
Nesta tese, são obtidas taxas de convergência a zero, do risco de estimação obtido com regressão não-paramétrica via ondaletas, quando há erros correlacionados. Quatro métodos de regressão não-paramétrica via ondaletas, com delineamento desigualmente espaçado são estudados na presença de erros correlacionados, oriundos de processos estocásticos. São apresentadas condições sobre os erros e adaptações aos procedimentos necessárias à obtenção de taxas de convergência quase minimax, para os estimadores. Sempre que possível são obtidas taxas de convergência para os estimadores no domínio da função, sob condições bastante gerais a respeito da função a ser estimada, do delineamento e da correlação dos erros. Mediante estudos de simulação, são avaliados os comportamentos de alguns métodos propostos quando aplicados a amostras finitas. Em geral sugere-se usar um dos procedimentos estudados, porém aplicando-se limiares por níveis. Como a estimação da variância dos coecientes de detalhes pode ser problemática em alguns casos, também se propõe um procedimento iterativo semi-paramétrico geral para métodos que utilizam ondaletas, na presença de erros em séries temporais.; In this thesis, rates of convergence to zero are obtained for the estimation risk...

Renda de informação nos leilões de exploração de petróleo no Brasil: uma estimação não-paramétrica com assimetria entre os agentes; Information rent in the exploration auctions of oil in Brazil: a non-parametric estimation assuming asymmetry between the participants

Brasil, Eric Universo Rodrigues
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 30/11/2009 Português
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56.16%
Esta dissertação tem como objetivo estimar a renda de informação apropriada pelos vencedores dos leilões para exploração e produção de petróleo e gás natural no Brasil. Assume-se um modelo estrutural de leilão de valor privado independente. Foram estimadas as distribuições dos lances e dos valores privados dos lançadores de forma não-paramétrica, assumindo assimetria entre os participantes (Petrobras+OGX versus outros). Para isso, explorou-se um banco de dados construído a partir de informações de todos os leilões realizados entre 1999 e 2008. Tal estudo é relevante por tentar avaliar o sucesso do governo brasileiro e das empresas licitantes nestes leilões, principalmente diante da discussão do novo marco regulatório do pré-sal. Os resultados sugerem que a Petrobras e a OGX obtiveram rendas de informação significativamente maiores que as demais concorrentes. Tais rendas variam entre 14% e 63%, dependendo do número de competidores e de seu tipo. De maneira geral, o governo tende a extrair maior parte do preço de reserva do vencedor do leilão quando este não é a Petrobras ou a OGX e quanto maior for o número de concorrentes.; This dissertation aims to estimate the information rent grabbed by the winners of auctions for exploration and production of oil and natural gas in Brazil. It assumes a structural model of independent private values for the auctions. We estimated non-parametrically both the distributions of bids and the distribution of private values from bidders...

Distribuição empírica dos autovalores associados à matriz de interação dos modelos AMMI pelo método bootstrap não-paramétrico; Empirical distribution of eigenvalues associated with the interaction matrix of the AMMI models for non-parametric bootstrap method

Hongyu, Kuang
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 25/01/2012 Português
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56%
A interação genótipos ambientes (G E) foi definido por Shelbourne (1972) como sendo a variação entre genótipos em resposta a diferentes condições ambientais. Sua magnitude na expressão fenotípica do caráter pode reduzir a correlação entre fenótipo e genótipo, in acionando a variância genética e, por sua vez, parâmetros dependentes desta, como herdabilidade e ganho genético com a seleção. Estudos sobre a adaptabilidade e a estabilidade fenotípica permitem particularizar os efeitos da interação GE ao nível de genótipo e ambiente, identificando a contribuição relativa de cada um para a interação total. Varias metodologias estatísticas têm sido propostas para a interpretação da interação G E proveniente de um grupo de cultivares testados em vários ambientes. Entre essas metodologias destaca-se os modelos AMMI (Additive Main Eects and Multiplicative Interaction Model), que vem ganhando grande aplicabilidade nos últimos anos. O modelo AMMI e um método uni-multivariado, que engloba uma analise de variância para os efeitos principais, que são os efeitos dos genótipos (G) e os ambientes (E) e para os efeitos multiplicativos (interação genótipo ambiente), para a qual utiliza-se a decomposição em valor singular (DVS). Essa técnica multivariada baseia-se no uso dos autovalores e autovetores provenientes da matriz de interação G E. Araujo e Dias (2005) verificaram o problema de superestimação e subestimação de autovalores estimados da maneira convencional. Efron(1979) propôs uma técnica de simulação numérica chamada Bootstrap para avaliar tais incertezas. O método Bootstrap consiste em uma técnica de reamostragem que permite aproximar a distribuição de uma função das observações a partir da distribuição empírica dos dados. Por meio desse método...

Estimação de distribuições discretas via cópulas de Bernstein; Discrete Distributions Estimation via Bernstein Copulas

Fossaluza, Victor
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 15/03/2012 Português
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56.27%
As relações de dependência entre variáveis aleatórias é um dos assuntos mais discutidos em probabilidade e estatística e a forma mais abrangente de estudar essas relações é por meio da distribuição conjunta. Nos últimos anos vem crescendo a utilização de cópulas para representar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias em uma distribuição multivariada. Contudo, ainda existe pouca literatura sobre cópulas quando as distribuições marginais são discretas. No presente trabalho será apresentada uma proposta não-paramétrica de estimação da distribuição conjunta bivariada de variáveis aleatórias discretas utilizando cópulas e polinômios de Bernstein.; The relations of dependence between random variables is one of the most discussed topics in probability and statistics and the best way to study these relationships is through the joint distribution. In the last years has increased the use of copulas to represent the dependence structure among random variables in a multivariate distribution. However, there is still little literature on copulas when the marginal distributions are discrete. In this work we present a non-parametric approach for the estimation of the bivariate joint distribution of discrete random variables using copulas and Bernstein polynomials.

Análise da série do índice de Depósito Interfinanceiro: modelagem da volatilidade e apreçamento de suas opções.; Analysis of Brazilian Interbank Deposit Index series: volatility modeling and option pricing

Mauad, Roberto Baltieri
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 05/12/2013 Português
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56.26%
Modelos bastante utilizados atualmente no apreçamento de derivativos de taxas de juros realizam, muitas vezes, premissas excessivamente restritivas com relação à volatilidade da série do ativo objeto. O método de Black and Scholes e o de Vasicek, por exemplo, consideram a variância da série como constante no tempo e entre as diferentes maturidades, suposição que pode não ser a mais adequada para todos os casos. Assim, entre as técnicas alternativas de modelagem da volatilidade que vêm sendo estudadas, destacam-se as regressões por kernel. Discutimos neste trabalho a modelagem não paramétrica por meio da referida técnica e posterior apreçamento das opções em um modelo HJM Gaussiano. Analisamos diferentes especificações possíveis para a estimação não paramétrica da função de volatilidade através de simulações de Monte Carlo para o apreçamento de opções sobre títulos zero cupom, e realizamos um estudo empírico utilizando a metodologia proposta para o apreçamento de opções sobre IDI no mercado brasileiro. Um dos principais resultados encontrados é o bom ajuste da metodologia proposta no apreçamento de opções sobre títulos zero cupom.; Many models which have been recently used for derivatives pricing make restrictive assumptions about the volatility of the underlying object. Black-Scholes and Vasicek models...

Estimação de cópulas via ondaletas; Copula estimation through wavelets

Silva, Francyelle de Lima e
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 03/10/2014 Português
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66.21%
Cópulas tem se tornado uma importante ferramenta para descrever e analisar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias e processos estocásticos. Recentemente, surgiram alguns métodos de estimação não paramétricos, utilizando kernels e ondaletas. Neste contexto, sabendo que cópulas podem ser escritas como expansão em ondaletas, foi proposto um estimador não paramétrico via ondaletas para a função cópula para dados independentes e de séries temporais, considerando processos alfa-mixing. Este estimador tem como característica principal estimar diretamente a função cópula, sem fazer suposição alguma sobre a distribuição dos dados e sem ajustes prévios de modelos ARMA - GARCH, como é feito em ajuste paramétrico para cópulas. Foram calculadas taxas de convergência para o estimador proposto em ambos os casos, mostrando sua consistência. Foram feitos também alguns estudos de simulação, além de aplicações a dados reais.; Copulas are important tools for describing the dependence structure between random variables and stochastic processes. Recently some nonparametric estimation procedures have appeared, using kernels and wavelets. In this context, knowing that a copula function can be expanded in a wavelet basis...

Modelagem não-paramétrica da dinâmica da taxa de juros instantânea utilizando contratos futuros da taxa média dos depósitos interfinanceiros de 1 dia (DI1)

Diaz, José Ignacio Valencia
Fonte: Fundação Getúlio Vargas Publicador: Fundação Getúlio Vargas
Tipo: Dissertação
Português
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66.49%
Modelos de predição baseados em estimações não-paramétricas continuam em desenvolvimento e têm permeado a comunidade quantitativa. Sua principal característica é que não consideram a priori distribuições de probabilidade conhecidas, mas permitem que os dados passados sirvam de base para a construção das próprias distribuições. Implementamos para o mercado brasileiro os estimadores agrupados não-paramétricos de Sam e Jiang (2009) para as funções de drift e de difusão do processo estocástico da taxa de juros instantânea, por meio do uso de séries de taxas de juros de diferentes maturidades fornecidas pelos contratos futuros de depósitos interfinanceiros de um dia (DI1). Os estimadores foram construídos sob a perspectiva da estimação por núcleos (kernels), que requer para a sua otimização um formato específico da função-núcleo. Neste trabalho, foi usado o núcleo de Epanechnikov, e um parâmetro de suavizamento (largura de banda), o qual é fundamental para encontrar a função de densidade de probabilidade ótima que forneça a estimação mais eficiente em termos do MISE (Mean Integrated Squared Error - Erro Quadrado Integrado Médio) no momento de testar o modelo com o tradicional método de validação cruzada de k-dobras. Ressalvas são feitas quando as séries não possuem os tamanhos adequados...

Estimação não paramétrica e semi-paramétrica de curvas de regressão

Andrade, Vinicius Ferreira de
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: application/pdf
Português
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66.35%

Relações não lineares na curva de Phillips : uma abordagem não-paramétrica

Tristão, Tiago Santana
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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56.33%
Uma das principais preocupações da macroeconomia é a compreensão da dinâmica da inflação no curto prazo. Entender como a inflação se relaciona com a atividade econômica é decisivo para traçar estratégias de desinflação, assim como, de determinação da trajetória de política monetária. Uma questão que surge é qual a forma exata da relação inflação-produto. Ou seja, podemos caracterizar essa relação como não linear? Se sim, qual a forma dessa não linearidade? Para responder a essas perguntas, estimou-se a relação inflação-produto de forma não-paramétrica através de um local linear kernel estimator. O resultado da estimação gerou uma forma funcional a qual foi aproximada pela estimação, via GMM, de uma curva de Phillips Novo-Keynesiana Híbrida. Essa abordagem foi aplicada para o Brasil a partir de 2000. As estimações sugeriram que a dinâmica da inflação brasileira é melhor descrita quando adiciona-se um termo cúbico relativo ao hiato do produto, ou seja, a inflação brasileira mostrou-se state-dependent.; One of the most important macroeconomics’ concerns is the comprehension about sort-run inflation dynamic. To understand how inflation relates to economic activity is crucial to decision-making in disinflation strategies...

Estimação não-parametrica de volatilidade em modelos continuos

Neale Ahmed El-Dash
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 17/06/2002 Português
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86.41%
Séries financeiras apresentam problemas sérios para as técnicas mais tradicionais de modelagem por séries temporais. Alguns dos seus aspectos empíricos impedem sua correta compreensão por análises lineares. Por outro lado, técnicas não-paramétricas vêm conseguindo, nas últimas décadas, resultados expressivos na análise de dados dependentes. Essa dissertação tem por ponto inicial os trabalhos de Bertrand(1996), Avesani e Bertrand(1997) e Genon-Catalot et al (1992), que versam sobre estimação não-paramétrica da volatilidade vista como coeficente de modelos de difusão. Apresentamos uma comparação de quatro famílias de estimadores não- paramétricos, três dela por função-núcleo e uma por ondaletas. As comparações são realizadas por suas propriedades teóricas, quando conhecidas, e por simulação, além de uma ilustração em série real. Encontramos fortes evidências favoráveis aos estimadores por função-núcleo normal e por ondaletas, quando as verdadeiras volatilidades são suaves e apenas a esses últimos, quando as funções de volatilidade têm saltos. Confirma-se nas simulações a superioridade computacional das ondaletas sobre os demais métodos.; Financial series present serious problems for more traditional techniques of modeling temporal series...

Estimação não parametrica aplicada a problemas de classificação via Bagging e Boosting

Alexandre Rubesam
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 27/02/2004 Português
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76.26%
Alguns dos métodos mais modernos e bem sucedidos de classificação são bagging, boosting e SVM (Support Vector M achines ). B agging funciona combinando classificadores ajustados em amostras bootstrap dos dados; boosting funciona aplicando-se seqüencialmente um algoritmo de classificação a versões reponderadas do conjunto de dados de treinamento, dando maior peso às observações classificadas erroneamente no passo anterior, e SVM é um método que transforma os dados originais de maneira não linear para um espaço de dimensão maior, e procura um hiperplano separador neste espaço transformado. N este trabalho estudamos os métodos descritos acima, e propusemos dois métodos de classificação, um baseado em regressão não paramétrica por Hsplines (também proposto aqui) e boosting, e outro que é uma modificação de um algoritmo de boosting baseado no algoritmo MARS. Os métodos foram aplicados em dados simulados e em dados reais; Some of the most modern and well succeeded classification methods are bagging, boosting and SVM (Support Vector Machines). Bagging combines classifiers fitted to bootstrap samples of the training data; boosting sequentially applies a classification algorithm to reweighted versions of the training data...

Estimação não parametrica da trajetoria percorrrida por um veiculo autonomo; Non-parametric curve estimation of an autonomous vehicle trajectory

Adriano Zanin Zambom
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 06/03/2008 Português
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66.2%
O objetivo deste estudo ´e encontrar a melhor trajetória para um ve?culo autônomo que tem que se locomover de um ponto A `a um ponto B na menor distancia possível evitando os possíveis obstáculos fixos entre esses pontos. Além disso, assumimos que existe uma distância segura r para ser mantida entre o veículo e os obstáculos. A locomoção do veículo não ´e fácil, isto ´e, o veículo não pode fazer movimentos abruptos e a trajetória tem que seguir uma curva suave. Obviamente, se não ha obstáculos, a melhor rota é uma linha reta entre A e B. Neste trabalho propomos um método não paramétrico de encontrar o melhor caminho. Se ha erro de medida, um estimador estocástico consistente ´e proposto no sentido de que quando o numero de observações aumenta, a trajetória estocástica converge para a determinística; The objective of this study is to find a smooth function joining two points A and B with minimum length constrained to avoid fixed subsets. A penalized nonparametric method of finding the best path is proposed. The method is generalized to the situation where stochastic measurement errors are present. In this case, the proposed estimator is consistent, in the sense that as the number of observations increases the stochastic trajectory converges to the deterministic one. Two applications are immediate...

Estimação de maxima verossimilhança não parametrica pelos metodos de grenander e de maxima verossimilhança penalizada

Patricia Cristina Gimenez
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 20/09/1993 Português
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56.16%
Não informado; Not informed

Inferência não paramétrica baseada no método H-splines para a intensidade de processos de Poisson não-homogêneos; Nonparametric inference based on H-splines method for intensity of inhomogeneous Poisson process

Adeilton Pedro de Alcantara
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 19/07/2012 Português
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76.26%
Esta tese tem por objetivo propor uma nova metodologia baseada no método da expansão por bases B-splines e suas variantes para estimação não paramétrica da função intensidade...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital.; The main goal of this thesis is to propose a new methodology based on the method of expansion by B-splines bases for non-parametric estimate of the intensity function...Note: The complete abstract is available with the full electronic document.

Identificação de estruturas não-lineares de séries temporais através de regressão linear local e modelos aditivos

Kirchner,Rosane M.; Souza,Reinaldo C.; Ziegelmann,Flávio A.
Fonte: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional Publicador: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/04/2008 Português
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56.2%
Este estudo trata da utilização de uma metodologia para identificação da estrutura de séries temporais não lineares (ou lineares) baseada na estimação não e semi-paramétrica de curvas em modelos do tipo Yt = E(Yt|Xt) + et , onde Xt = (Yt-1,Yt-2,...,Yt-d), d = 1,2,.... Aqui, a esperança condicional é estimada de modo totalmente não-paramétrico ou através de um modelo (semi-paramétrico) aditivo. Especificamente, a função desconhecida será estimada através de regressões lineares locais, via estimadores núcleo. Com a metodologia proposta, verificamos que a "função de dependência da defasagem" (FDD) e a "função de dependência parcial da defasagem" (FDPD) conseguem captar estruturas não-lineares em séries temporais, generalizando as tradicionais funções de autocorrelação (FAC) e autocorrelação parcial (FACP). Os estudos de simulação foram conduzidos de forma a avaliar e comparar a metodologia proposta com metodologias já existentes. Para dados reais a metodologia proposta foi exemplificada com uma série diária de preços da ação Petrobras PN.

Não vício assintótico, consistência forte e uniformemente forte de estimadores do tipo núcleo para dados direcionais sobre uma esfera unitária k-dimensional

Santos, Marconio Silva dos
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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56.02%
In this work we studied the asymptotic unbiasedness, the strong and the uniform strong consistencies of a class of kernel estimators fn as an estimator of the density function f taking values on a k-dimensional sphere; Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Nesse trabalho estudamos o não-vício assintótico, a consistência forte e a consistência uniformemente forte de um estimador do tipo núcleo, que como a maioria dos estimadores é construído com base em n observações i.i.d. X1,..., Xn de X, para a densidade f(x) de um vetor aleatório X que assume valores em uma esfera unitária k-dimensional

Estimation fonctionnelle : applications aux tests d'adéquation et de paramètre constant; Estimação funcional : aplicações aos testes de ajustamento e de parâmetro constante

Cruz, Carlos Manuel Rebelo Tenreiro da
Fonte: Universidade de Coimbra Publicador: Universidade de Coimbra
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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76.43%
Compõe-se esta dissertação de duas partes principais. Na primeira, que compreende os dois primeiros capítulos, começamos por estabelecer a convergência pontual e a normalidade assimptótica duma classe de estimadores do núcleo baseados num processo estocástico fortemente estacionário e misturador. Estes resultados generalizam, ao caso multidimensional, os obtidos por Robinson (1983) sobre a estimação não paramétrica da densidade de probabilidade e da esperança condicional, e permitem deduzir, de forma simples, resultados de convergência para outros parâmetros funcionais condicionais, nomeadamente, quocientes de momentos condicionais, variância condicional, coeficiente de assimetria condicional e curtose condicional. Já no segundo capítulo, propomos uma classe de M-estimadores do núcleo para efectuar diagnósticos não paramétricos de especificações paramétricas. Utilizando os resultados obtidos no primeiro capítulo, estudamos as propriedades pontuais de convergência quase certa e de normalidade assimptótica de tais estimadores e explicamos como utilizá-los para efectuar tais diagnósticos. Apresentamos também alguns problemas onde as técnicas desenvolvidas podem ser aplicadas. A segunda parte desta tese...

Estimação não paramétrica da função de covariância para dados funcionais agregados; Nonparametric estimation of the covariance function for aggregated functional data

Guilherme Vieira Nunes Ludwig
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 20/05/2011 Português
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66.45%
O objetivo desta dissertação é desenvolver estimadores não paramétricos para a função de covariância de dados funcionais agregados, que consistem em combinações lineares de dados funcionais que não podem ser observados separadamente. Estes métodos devem ser capazes de produzir estimativas que separem a covariância típica de cada uma das subpopulações que geram os dados, e que sejam funções não negativas definidas. Sob estas restrições, foi definida uma classe de funções de covariância não estacionarias, à qual resultados da teoria de estimação de covariância de processos estacionários podem ser estendidos. Os métodos desenvolvidos foram ilustrados com a aplicação em dois problemas reais: a estimação do perfil de consumidores de energia elétrica, em função do tempo, e a estimação da transmitância de substâncias puras em espectroscopia de infravermelho, através da inspeção de misturas, em função do espectro da luz.; The goal of this dissertation is to develop nonparametric estimators for the covariance function of aggregated functional data, which consists into linear combinations of functional data that cannot be sampled separately. Such methods must be able to produce estimates that not only separate the typical covariance of the subpopulations composing the data...

Estimação não-parametrica para função de covariancia de processos gaussianos espaciais; Nonparametric estimation for covariance function of spatial gaussian processes

Jose Clelto Barros Gomes
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 30/04/2009 Português
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66.37%
O desafio na modelagem de processos espaciais está na descrição da estrutura de covariância do fenômeno sob estudo. Um estimador não-paramétrico da função de covariância foi construído de forma a usar combinações lineares de funções B-splines. Estas bases são usadas com muita frequência na literatura graças ao seu suporte compacto e a computação tão rápida quanto a habilidade de criar aproximações suaves e apropriadas. Verificouse que a função de covariância estimada era definida positiva por meio do teorema de Bochner. Para a estimação da função de covariância foi implementado um algoritmo que fornece um procedimento completamente automático baseado no número de funções bases. Então foram realizados estudos numéricos que evidenciaram que assintoticamente o procedimento é consistente, enquanto que para pequenas amostras deve-se considerar as restrições das funções de covariância. As funções de covariâncias usadas na estimação foram as de exponencial potência, gaussiana, cúbica, esférica, quadrática racional, ondular e família de Matérn. Foram estimadas ainda covariâncias encaixadas. Simulações foram realizadas também a fim de verificar o comportamento da distribuição da afinidade. As estimativas apresentaram-se satisfatórias; The challenge in modeling of spatials processes is in description of the framework of covariance of the phenomenon about study. The estimation of covariance functions was done using a nonparametric linear combinations of basis functions B-splines. These bases are used frequently in literature thanks to its compact support and fast computing as the ability to create smooth and appropriate approaches There was positive definiteness of the estimator proposed by the Bochner's theorem. For the estimation of the covariance functions was implemented an algorithm that provides a fully automated procedure based on the number of basis functions. Then numerical studies were performed that showed that the procedure is consistent assynthotically. While for small samples should consider the restrictions of the covariance functions...

Estimação não-paramétrica e semi-paramétrica de fronteiras de produção

Torrent, Hudson da Silva
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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66.61%
Existe uma grande e crescente literatura sobre especificação e estimação de fronteiras de produção e, portanto, de eficiência de unidades produtivas. Nesta tese, o foco esta sobre modelos de fronteiras determinísticas, os quais são baseados na hipótese de que os dados observados pertencem ao conjunto tecnológico. Dentre os modelos estatísticos e estimadores para fronteiras determinísticas existentes, uma abordagem promissora e a adotada por Martins-Filho e Yao (2007). Esses autores propõem um procedimento de estimação composto por três estágios. Esse estimador e de fácil implementação, visto que envolve procedimentos não-paramétricos bem conhecidos. Além disso, o estimador possui características desejáveis vis-à-vis estimadores para fronteiras determinísticas tradicionais como DEA e FDH. Nesta tese, três artigos, que melhoram o modelo proposto por Martins-Filho e Yao (2007), sao propostos. No primeiro artigo, o procedimento de estimação desses autores e melhorado a partir de uma variação do estimador exponencial local, proposto por Ziegelmann (2002). Demonstra-se que estimador proposto a consistente e assintoticamente normal. Além disso, devido ao estimador exponencial local, estimativas potencialmente negativas para a função de variância condicional...