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2014_PatriciaOliveiraSouza.pdf1 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorSilva, Cibele Queiroz da-
dc.contributor.authorSouza, Patrícia Oliveira de-
dc.date.accessioned2014-10-20T11:49:28Z-
dc.date.available2014-10-20T11:49:28Z-
dc.date.issued2014-10-20-
dc.date.submitted2014-07-01-
dc.identifier.citationSOUZA, Patrícia Oliveira de. Modelos dinâmicos para a distribuição Poisson Generalizada. 2014. iii, 149 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/16563-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014.en
dc.description.abstractNessa dissertação propomos um modelo dinâmico para casos em que a serie temporal e composta por dados de contagem. O modelo dinâmico para a distribuição Poisson Generalizada combina a classe dos modelos dinâmicos condicionalmente Gaussianos que, por sua vez, fornece uma estrutura flexí vel, permitindo que os parâmetros da distribuição dos dados possam ser modelados via MDLs normais e o esquema MCMC que une o amostrador de Gibbs com o algoritmo de Metropolis-Hastings de modo a proporcionar a amostragem das distribuições condicionais completas a posteriori. Desse modo nossa metodologia e capaz de tratar dados discretos correlacionados no tempo sendo poss vel realizar a estimacão dos estados latentes e previsão do desenvolvimento futuro. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACTen
dc.description.abstractIn this dissertation, we propose a dynamic model for cases in which the time series is composed of count data. The dynamic model for generalized Poisson distribution combines the class of conditionally Gaussian dynamic models, which in turn provides a exible structure, allowing the parameters of the data distribution to be modeled via normal DLMs and the MCMC scheme that combines the Gibbs sampler with the Metropolis-Hastings algorithm to provide a complete sampling of the posteriori conditional distributions. Thus our methodology is capable of handling correlated discrete data in time and make the estimation of latent states and prediction of future development.en
dc.language.isoPortuguêsen
dc.rightsAcesso Abertoen
dc.titleModelos dinâmicos para a distribuição Poisson Generalizadaen
dc.typeDissertaçãoen
dc.subject.keywordModelos dinâmicos linearesen
dc.subject.keywordDistribuição Poisson generalizadaen
dc.subject.keywordModelos dinâmicosen
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.en
dc.description.unidadeInstituto de Ciências Exatas (IE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Estatística (IE EST)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
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