Listar Teses e dissertações por tipo de documento "Dissertação"
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Modelos Lomax assimétricos: uma nova abordagem para a classificação de dados binários desbalanceados
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, Câmpus São Carlos, 17/05/2023)Imbalanced data refers to a dataset where one class has significantly fewer observations than the other class. This can lead to poor performance of both machine learning algorithms and statistical models, since most of ... -
Inferência Bayesiana para modelos de volatilidade estocástica baseados em mistura de escala da distribuição normal assimétrica
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/02/2023)This dissertation aims to evaluate and compare the performance of the No-U-Turn Sampler (NUTS) algorithm, implemented in the Stan software, in estimating the parameters of stochastic volatility models with leverage based ... -
Bayesian estimation of dynamic mixture models by wavelets
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 20/04/2023)Gaussian mixture models are used successfully in various statistical learning applications. The good results provided by these models encourage several generalizations of them. Among possible adaptations, one can assume a ... -
Small and time-efficient distribution-free predictive regions
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/05/2023)Predicting a target variable (response) is often the main objective of many studies and investigations. In such scenarios, there are usually other variables, known as covariates, that are more readily available and can ... -
Inferência em redes aleatórias com pesos discretos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 04/04/2023)Random networks have been widely used to describe interactions between objects, including interpersonal relationships between individuals. One of the most important features of networks is the presence of communities, which ... -
Propagação de rumor em uma população cética em N
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 30/03/2023)We consider two models for information propagation in N. In both models, the individuals (one per site of N) have random, independent, and equally distributed radius. At the beginning only the individual at 0 has the ... -
Modelagem via redes neurais de dados de sobrevivência de longa duração com dispersão não observada
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 08/12/2023)Traditional models in survival analysis assume that every subject will eventually experience the event of interest in the study, such as death or disease recurrence, so the survival function is said to be proper. Cure rate ... -
Uma abordagem estatística para a análise dos resultados das eleições presidenciais
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 15/01/2024)Multiparty data has characteristics that make it compositional data such as a constant sum of components and a limited space known as simplex. Thus, the purpose of the work is to develop a methodology to analyze multi-party ... -
Conectividade do grafo aleatório de Erdös-Rényi e uma variante com conexões locais
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 24/03/2016)We say that a graph is connected if there is a path edges between any pair of vertices. Random graph Erd os-R enyi with n vertices is obtained by connecting each pair of vertex with probability pn 2 (0; 1) independently ... -
Modelos multiestado com fragilidade
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 31/03/2016)Often intermediate events provide more detailed information about the disease process or recovery, for example, and allow greater accuracy in predicting the prognosis of patients. Such non-fatal events during the course ... -
Método bagging para aprimoramento de previsões de séries temporais
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 22/10/2021)Different methodologies are proposed and explored aiming to reduce time series forecasting error. A promising approach consists in combining different forecasts from different models in order to get a better accuracy, ... -
Modelagem de predição de crimes na região metropolitana de São Paulo
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/12/2023)The issue of public security is a challenge for Brazilian society, and crime is a major concern for the most populous state in the country, São Paulo. It is always desirable for the public administration to model and predict ... -
Nonparametric pragmatic hypothesis testing
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/06/2022)In statistical testing, a pragmatic hypothesis is an extension of a precise one, taking cases on the vicinity of the null as being equally worthy of appraisal. Unlike standard procedures, pragmatic hypotheses allow the ... -
A robust lasso regression for linear mixed-effects models with diagnostic analysis
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 22/10/2021)Variable selection has been a topic of great interest for statisticians and researchers alike. The choice of the best subset of predictors may be carried out with the objective of improving prediction or for easier ... -
Um estudo dos modelos de sobrevivência de longa duração LIGcr e GEPGWcr
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 04/10/2022)In this work we study two long-term survival models denomined Logaritmic Inverse Gaussian cure rate (LIGcr) model and Geometric Exponentiated Power Generalized Weibull cure rate (GEPGWcr) model. Both models take into ... -
A nonparametric bayesian approach for modeling and comparison of functional data
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/09/2022)The current advances of technology provides, among other things, several ways of collecting data, which enlarges the possibility of studying new phenomena. Researches focused on studying the functional relation between ... -
Observações atípicas em alta dimensão
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 15/09/2022)Outliers and heteroskedastic noise are two common situations in Statistics. Nowadays the amount of generated data is very high and for this reason it is possible to find high dimensional data (the dimension d is just as ... -
Bayesian inference for term structure models
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 09/06/2022)We explore recent advances in Bayesian methods in order to estimate the Vasicek, CIR and dynamic Nelson-Siegel (DNS) models for term structure of interest rates. The models are specified as state space time series. The ... -
Scalable and interpretable kernel methods based on random Fourier features
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 29/03/2023)Kernel methods are a class of statistical machine learning models based on positive semidefinite kernels, which serve as a measure of similarity between data features. Examples of kernel methods include kernel ridge ... -
Testes de superioridade para modelos de chances proporcionais com e sem fração de cura
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 24/10/2017)Studies that prove the superiority of a drug in relation to others already existing in the market are of great interest in clinical practice. Based on them the Brazilian National Agency of Sanitary Surveillance (ANVISA) ...