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dc.contributor.advisorGonçalves, Cátia Regina-
dc.contributor.authorPereira, Diego Felipe Sôlha-
dc.date.accessioned2022-02-14T20:12:49Z-
dc.date.available2022-02-14T20:12:49Z-
dc.date.issued2022-02-14-
dc.date.submitted2021-12-13-
dc.identifier.citationPEREIRA, Diego Felipe Sôlha. Critério de determinação eficiente para estimação de cadeias de Markov de partição mínima. 2021. 66 f., il. Dissertação (Mestrado em Matemática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/42891-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2021.pt_BR
dc.description.abstractNeste trabalho, estudamos o Modelo de Markov com Partição, estabelecido na literatura como um modelo de Cadeia de Markov de ordem finita, no qual o espaço de estados é particionado em classes de equivalência formadas por estados com as mesmas probabilidades de transição. Apresentamos em detalhes as propriedades de consistência do método de estimação da Partição Mínima, baseado no Critério de Informação Bayesiano (BIC), proposto por García e González-López (2017). Além disso, fundamentados nesse estudo, propomos a utilização do Critério de Determinação Eficiente (EDC), que estende o BIC, para a seleção do Modelo de Markov de Partição Mínima e estabelecemos a consistência da partição estimadora sob condições suaves.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleCritério de determinação eficiente para estimação de cadeias de Markov de partição mínimapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordCadeias de Markov de ordem superiorpt_BR
dc.subject.keywordCritério de informação Bayesianopt_BR
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.pt_BR
dc.description.abstract1In this work, we study the Partition Markov Model, established in the literature as a finite order Markov Chain model, in which the state space is partitioned into equivalence classes formed by states with the same transition probabilities. We present in details the consistency properties of the minimum partition estimation method, based on the Bayesian Information Criterion (BIC), proposed by García and González-López (2017). Furthermore, based on this study, we propose the use of the Efficient Determination Criterion (EDC), which extends the BIC, for the selection of the Minimum Partition Markov Model and the consistency of the estimating partition is established under mild conditions.pt_BR
dc.contributor.emaildiegofelipe1303@gmail.compt_BR
dc.description.unidadeInstituto de Ciências Exatas (IE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Matemática (IE MAT)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Matemáticapt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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