Navegando Teses e dissertações por áreas do CNPq "CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::INFERENCIA EM PROCESSOS ESTOCASTICOS"
Itens para a visualização no momento 1-13 of 13
-
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 ... -
Modelos estocásticos de transmissão para análises genéticas de características epidemiológicas
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 01/08/2023)Epidemics can significantly affect animal production and generate large economic impacts. Furthermore, current practices for treating and controlling infectious diseases in farmed animals do not always show the desired ... -
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 ... -
Bayesian spatial process models for activation patterns in transcranial magnetic stimulation mapping
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 07/07/2023)In recent years, Spatial statistical models have been gaining rapid attention for solving problems in biological systems due to the improvement in spatial data collection. It has proven extremely important in unveiling ... -
Cadeias estocásticas de memória ilimitada com aplicação na neurociência
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 21/03/2019)Stochastic chains with unbounded memory are a natural generalization of Markov chains, in the sense that the transition probabilities may depend on the whole past. These process, introduced independently by Onicescu and ... -
Modelo de mistura de regressão: uma abordagem bayesiana
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 14/04/2020)In the current dissertation, we study the mixture regression models and present two Bayesian methodologies for their estimation. The first one considers the number of components is known and we propose the use of two ... -
Inferência bayesiana em modelos de volatilidade estocástica usando métodos de Monte Carlo Hamiltoniano
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 10/08/2018)This paper presents a study using Bayesian approach in stochastic volatility models for modeling financial time series, using Hamiltonian Monte Carlo methods (HMC). We propose the use of other distributions for the errors ... -
Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 27/02/2020)Hidden Markov models are a statistical paradigm which can be used to mode stochastic processeswhere the observable values are directly dependent on a sequence of hidden random variables.In the context of the hidden Markov ... -
Classe de modelos de fragilidade com efeito do acúmulo de reparos em múltiplos sistemas reparáveis
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/12/2019)In repairable systems, a fundamental aspect to be considered is predict the reliability of the systems being studied. However, the standard methods used to analyze reparable system data ignore the cumulative effect of ... -
Análise de textos por meio de processos estocásticos na representação word2vec
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 03/03/2021)Within the field of Natural Language Processing (NLP), the word2vec model has been extensively explored in the field of vector representation of words. It is a neural network that is based on the hypothesis that similar ... -
Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 08/04/2022)Complex systems are composed of several components that interact with each other. A natural approach for these types of systems is to use mathematical graph abstraction. In different contexts in the real world, it is ... -
Equações diferenciais estocásticas e as estratégias de hedging no mercado de opções
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 24/06/2022)The Stochastic Differential Equation models (SDEs) assume an important role in finances. The major part of these models try to help the investors with the risk management of the financial activities and they use SDEs for ... -
Análise bayesiana de dados funcionais com o uso de processo Gaussiano e metanálise: uma aplicação para a marcha humana
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/05/2019)The term "functional data" arised to accommodate situations in which each observation can be naturally interpreted as a function. These situations have become increasingly common with the availability of measuring instruments ...