| dc.contributor.author | Meira, Silvana Aparecida | |
| dc.date.accessioned | 2016-06-02T20:06:10Z | |
| dc.date.available | 2014-10-10 | |
| dc.date.available | 2016-06-02T20:06:10Z | |
| dc.date.issued | 2014-09-12 | |
| dc.identifier.citation | MEIRA, Silvana Aparecida. Modelo de mistura com dependência Markoviana de primeira ordem. 2014. 88 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2014. | por |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4587 | |
| dc.description.abstract | We present the mixture model with first order dependence, MMM(1). This model corresponds to a redefinition of the hidden Markov model (HMM) where a non observable variable is used to control the mixture. The usual mixture model is a particular case of the MMM(1). The proposed redefinition makes easier the application of usual estimation tools as the EM algorithm. We present the maximum likelihood and Bayesian estimators for the normal and binomial cases of the MMM(1) and usual mixture models. Simulation studies show the functionality of the proposed models and their estimators. And finally we present an application to a real data set for the binomial case. | eng |
| dc.format | application/pdf | por |
| dc.language | por | por |
| dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
| dc.rights | Acesso Aberto | por |
| dc.subject | Modelo de mistura | por |
| dc.subject | Estimador de máxima verossimilhança | por |
| dc.subject | Teoria bayesiana da estimação | por |
| dc.subject | Algoritmos | por |
| dc.subject | Basquetebol | por |
| dc.title | Modelo de mistura com dependência Markoviana de primeira ordem | por |
| dc.type | Dissertação | por |
| dc.contributor.advisor1 | Milan, Luis Aparecido | |
| dc.description.resumo | Nesse trabalho apresentamos o modelo de mistura com dependência markoviana de primeira ordem, MMM(1). A metodologia proposta corresponde a uma redefinição do modelo markoviano oculto (HMM) na qual utilizamos uma variável não observável como controladora da mistura. O modelo de mistura usual (sem dependência) é um caso particular do MMM(1). A redefinição proposta permite uma adaptação de instrumentos usuais de estimação como por exemplo o algoritmo EM. Apresentamos também os estimadores de máxima verossimilhança e bayesianos para os modelos MMM(1) e de mistura usual para os casos da distribuição normal e binomial. Estudos de simulação demonstram a funcionalidade do modelo e estimadores propostos. Ao final apresentamos uma aplicação a um conjunto de dados reais apresentados na literatura para o caso binomial. | por |
| dc.publisher.country | BR | por |
| dc.publisher.initials | UFSCar | por |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs | por |
| dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA | por |
| dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/6806130522153613 | por |
