Estimadores Do Tipo Nucleo
Mostrando 1-5 de 5 artigos, teses e dissertações.
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1. Não vício assintótico, consistência forte e uniformemente forte de estimadores do tipo núcleo para dados direcionais sobre uma esfera unitária k-dimensional
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
Publicado em: 2010
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2. Estimador do Tipo Núcleo para Densidades Limites de Cadeias de Markov com Espaço de Estados Geral
Neste trabalho vamos estudamos a consistência para uma classe de estimadores núcleo de f (.) em cadeias de Markov com espaço de estados geral E c Rd. Este estudo é dividido em duas partes: Na primeira f (.) é uma densidade estacionária de uma cadeia, e no segundo f (x) v (dx) é a distribuição limite de uma cadeia geometricamente ergódica
Publicado em: 2010
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3. Estimadores do tipo núcleo para a densidade de transição de uma cadeia de markov com espaço de estados geral
In this work, we studied the strong consistency for a class of estimates for a transition density of a Markov chain with general state space E Rd. The strong ergodicity of the estimates for the density transition is obtained from the strong consistency of the kernel estimates for both the marginal density p(:) of the chain and the joint density q(:; :). In t
Publicado em: 2010
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4. Identificação de estruturas não-lineares de séries temporais através de regressão linear local e modelos aditivos
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 o
Pesquisa Operacional. Publicado em: 2008-04
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5. A SUGGESTION FOR THE STRUCTURE IDENTIFICATION OF LINEAR AND NON LINEAR TIME SERIES BY THE USE OF NON PARAMETRIC REGRESSION / UMA SUGESTÃO PARA IDENTIFICAÇÃO DA ESTRUTURA DE SÉRIES TEMPORAIS, LINEARES E NÃO LINEARES, UTILIZANDO REGRESSÃO NÃO PARAMÉTRICA
Esta pesquisa fundamenta-se na elaboração de uma metodologia para identificação da estrutura de séries temporais lineares e não lineares, baseada na estimação não paramétrica e semi-paramétrica de curvas em modelos do tipo Yt=E(Yt|Xt) +e, onde Xt=(Yt-1, Yt-2,...,Yt-d). Um modelo de regressão linear paramétrico tradicional assume que a forma da f
Publicado em: 2004