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Academic literature on the topic 'Inferência bayesiana (análise de séries temporais)'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 30 January 2023

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Journal articles on the topic "Inferência bayesiana (análise de séries temporais)"

1

Souza, Marcelo Costa, and Thelma Sáfadi. "Ajuste de modelos autorregressivos, na forma de modelos lineares dinâmicos, via inferência Bayesiana." Ciência e Agrotecnologia 28, no. 5 (2004): 1126–34. http://dx.doi.org/10.1590/s1413-70542004000500022.

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Abstract:
Os modelos autorregressivos têm sido utilizados para as mais diversas aplicações, a maioria pela análise clássica, na qual os parâmetros são quantidades fixas, não podendo assumir variações ao longo do tempo. Com este trabalho objetivou-se a compreensão de modelos autorregressivos de ordem 2, AR(2), representados na forma de modelos lineares dinâmicos, utilizando como processo de estimação a inferência Bayesiana. O método de Cadeias de Markov Monte Carlo (MCMC) foi utilizado para o cálculo das estimativas a partir da implementação dos algoritmos amostrador de Gibbs e "Forward Filtering, Backwa
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Fraccanabbia, Naylene, and Viviana Cocco Mariani. "Avaliando aprendizado de máquina na previsão de curto prazo de séries temporais de energia solar." Revista Brasileira de Computação Aplicada 13, no. 2 (2021): 105–12. http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v13i2.12581.

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Abstract:
Fontes alternativas de energia estão se tornando cada vez mais frequentes, tendo como objetivo reduzir a poluição ambiental, além de serem ideais para superar a crise energética, logo, neste contexto, a energia solar se destaca por ser abundante. Devido ao alto nível de incerteza dos fatores que interferem diretamente na geração de energia solar, como temperatura e radiação solar, realizar previsões de energia solar com alta precisão é um desafio. Assim, o objetivo deste artigo é desenvolver um modelo de previsão por meio de séries temporais que possibilite prever a produção de energia solar,
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3

Ferreira de Lima, Neilson, Marcos Antônio Chaves Freire, Josimar José dos Santos, and Rodrigo Ricardo Cavalcante de Albuquerque. "CORRELAÇÃO DE LONGO ALCANCE TEMPORAL DA VELOCIDADE DO VENTO NOS MUNICÍPIOS DE CEARÁ-MIRIM E NATAL NO RIO GRANDE DO NORTE." HOLOS 8 (December 31, 2017): 56. http://dx.doi.org/10.15628/holos.2017.5491.

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Abstract:
A energia eólica é uma fonte natural de energia renovável e utilizada em diversos países para o abastecimento energético de residências, fábricas e empresas. Para os países que possuem hidrelétricas como a principal fonte geradora de energia, como o Brasil, por exemplo, a energia eólica é muito importante, porque ela não consome água, é renovável, limpa e não causa danos ambientais como outras fontes energéticas poluentes e sujas. Diversos estudos são realizados a fim de observar o comportamento do vento, em particular às correlações com outras variáveis como radiação solar, temperatura máxima
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"Redes neurais artificiais na previsão de contágio e óbitos por covid-19: um estudo noestado do pará, Brasil." International Journal of Development Research, April 30, 2020, 35416–21. http://dx.doi.org/10.37118/ijdr.18717.04.2020.

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Abstract:
O coronavírus SARS-CoV-2, anteriormente denominado de 2019-nCoV,é o patógeno causador da Síndrome Respiratória Aguda Grave do Coronavírus 2, amplamente difundida como COVID-19 e possui uma disseminação extremamente rápida, forçando a aplicação de novas políticas públicas para seu enfrentamento. Diversas técnicas de predição de caso futuros de contágio e óbitos foram apresentadas em diferentes regiões do planeta. No presente estudo, propomos um modelo de previsão de curto prazo baseado em Análise dos Componentes Principais e Redes Neurais Artificiais, capaz de estimar o número de casos e de óbi
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Dissertations / Theses on the topic "Inferência bayesiana (análise de séries temporais)"

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Andrade, Breno Silveira de. "Abordagem estatística em modelos para séries temporais de contagem." Universidade Federal de São Carlos, 2013. https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4571.

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Abstract:
Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5190.pdf: 1093269 bytes, checksum: 0d9bf9c7a3855887a0f66859b3a9cc22 (MD5) Previous issue date: 2013-05-06<br>Financiadora de Estudos e Projetos<br>In this work, it was estudied the models INGARCH , GLARMA and GARMA to model count time series data with Poisson and Negative Binomial discrete conditional distributions. The main goal was analyze in classic and bayesian approach, the adequability and goodness of fit of these models, also the contruction of credibility intervals about each parameter. To the Bayesian study
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Cascone, Marcos Henrique. "Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados contínuos." Universidade Federal de São Carlos, 2011. https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4547.

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Abstract:
Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3603.pdf: 602959 bytes, checksum: 3078931e73ff3d01b4122cbac2c7f0a0 (MD5) Previous issue date: 2011-03-24<br>Financiadora de Estudos e Projetos<br>In this work, the aim was to analyze in the classic and bayesian context, the GARMA model with three different continuous distributions: Gaussian, Inverse Gaussian and Gamma. We analyzed the performance and the goodness of fit of the three models, as well as the performance of the coverage percentile. In the classic analyze we consider the maximum likelihood estimator and
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3

Cruz, Ângela Marlene Pires da. "Análise bayesiana de séries temporais." Master's thesis, Universidade de Aveiro, 2008. http://hdl.handle.net/10773/9402.

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Abstract:
Mestrado em Matemática<br>O presente trabalho propõe-se analisar a metodologia bayesiana para alguns modelos de séries temporais nomeadamente os autoregressivos, os de médias móveis, os inteiros autoregressivos e os inteiros de médias móveis. É feita uma apresentação dos fundamentos Bayesianos, sua aplicação aos modelos referidos, uma exemplificação para cada modelo utilizando um software adequado e uma aplicação da metodologia a dados de grupos de manchas solares de Palehua.<br>This study proposes to examine the Bayesian approach for some models the of time series including the autoreg
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Silva, Nélia Maria Marques da. "Análise bayesiana de séries temporais de valores inteiros." Doctoral thesis, Universidade de Aveiro, 2005. http://hdl.handle.net/10773/4571.

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Abstract:
Doutoramento em Matemática<br>Modelar senes temporais de valores inteiros não negativos (ou senes temporais de contagem) pareceu-nos um desafio bastante aliciante, não só devido à sua importância, como também ao facto de ser um tema ainda pouco explorado, contrariamente à modelação de séries temporais com suporte nos reais. Vários modelos para processos estacionários com distribuição marginal discreta têm sido propostos. Um desses modelos particularmente usado para séries de contagem é o processo Auto-Regressivo de valores inteiros de ordem p, designado por INAR(p). De uma forma geral,
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Gutierrez, Karen Fiorella Aquino. "Modelagem da volatilidade em séries temporais financeiras via modelos GARCH com abordagem Bayesiana." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-13112017-160115/.

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Abstract:
Nas últimas décadas a volatilidade transformou-se num conceito muito importante na área financeira, sendo utilizada para mensurar o risco de instrumentos financeiros. Neste trabalho, o foco de estudo é a modelagem da volatilidade, que faz referência à variabilidade dos retornos, sendo esta uma característica presente nas séries temporais financeiras. Como ferramenta fundamental da modelação usaremos o modelo GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), que usa a heterocedasticidade condicional como uma medida da volatilidade. Considerar-se-ão duas características principa
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Aquino, Gutierrez Karen Fiorella. "Modelagem da volatilidade em séries temporais financeiras via modelos GARCH com abordagem bayesiana." Universidade Federal de São Carlos, 2017. https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9340.

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Abstract:
Submitted by Bruna Rodrigues (bruna92rodrigues@yahoo.com.br) on 2017-09-27T14:34:29Z No. of bitstreams: 1 DissKFAG.pdf: 21371434 bytes, checksum: e9355d67b5b05eda13ae02e3ae7d0fdf (MD5)<br>Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-30T19:20:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissKFAG.pdf: 21371434 bytes, checksum: e9355d67b5b05eda13ae02e3ae7d0fdf (MD5)<br>Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-30T19:20:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissKFAG.pdf: 21371434 bytes, checksum: e9355d67b5b0
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Philippsen, Adriana Strieder. "Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem." Universidade de São Paulo, 2011. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06062011-164536/.

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Abstract:
Nesta dissertação estudou-se o modelo GARMA para modelar séries temporais de dados de contagem com as distribuições condicionais de Poisson, binomial e binomial negativa. A principal finalidade foi analisar no contexto clássico e bayesiano, o desempenho e a qualidade do ajuste dos modelos de interesse, bem como o desempenho dos percentis de cobertura dos intervalos de confiança dos parâmetros para os modelos adotados. Para atingir tal finalidade considerou-se a análise dos estimadores pontuais bayesianos e foram analisados intervalos de credibilidade. Neste estudo é proposta uma distribuição a
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8

Borges, Livia Costa. "Análise bayesiana do modelo fatorial dinâmico para um vetor de séries temporais usando distribuições elípticas." Universidade de São Paulo, 2008. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-11092008-143337/.

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Abstract:
A análise fatorial é uma importante ferramenta estatística que tem amplas aplicações práticas e explica a correlação entre um grande número de variáveis observáveis em termos de um pequeno número de variáveis não observáveis, conhecidas como variáveis latentes. A proposta deste trabalho é fazer a análise Bayesiana, que incorpora à análise o conhecimento que se tenha sobre os parâmetros antes da coleta dos dados, do modelo fatorial dinâmico na classe de modelos elípticos multivariados, assumindo que a um vetor de q séries temporais pode-se ajustar um modelo fatorial com k < q fatores mais um ru
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Oliveira, Sandra Cristina de. "Modelos estocásticos com heterocedasticidade para séries temporais em finanças." Universidade de São Paulo, 2005. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20122012-100600/.

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Abstract:
Neste trabalho desenvolvemos um estudo sobre modelos auto-regressivos com heterocedasticidade (ARCH) e modelos auto-regressivos com erros ARCH (AR-ARCH). Apresentamos os procedimentos para a estimação dos modelos e para a seleção da ordem dos mesmos. As estimativas dos parâmetros dos modelos são obtidas utilizando duas técnicas distintas: a inferência Clássica e a inferência Bayesiana. Na abordagem de Máxima Verossimilhança obtivemos intervalos de confiança usando a técnica Bootstrap e, na abordagem Bayesiana, adotamos uma distribuição a priori informativa e uma distribuição a priori não-infor
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Gomes, Maria Helena Rodrigues. "Uso da abordagem Bayesiana para a estimativa de parâmetros sazonais dos modelos auto-regressivos periódicos." Universidade de São Paulo, 2003. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-06012016-113635/.

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Abstract:
O presente trabalho tem por finalidade o uso da abordagem bayesiana para a estimativa de parâmetros sazonais dos modelos periódicos auto-regressivos (PAR). Após a determinação dos estimadores bayesianos, estes são comparados com os estimadores de máxima verossimilhança. A previsão para 12 meses é realizada usando os dois estimadores e os resultados comparados por meio de gráficos, tabelas e pelos erros de previsão. Para ilustrar o problema as séries escolhidas foram as séries hidrológicas da Usinas Hidroelétricas de Furnas e Emborcação. Tais séries foram selecionadas tendo em vista a necessida
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Books on the topic "Inferência bayesiana (análise de séries temporais)"

1

Bayesian econometrics. J. Wiley, 2003.

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2

Koop, Gary. Bayesian Econometrics. Wiley-Interscience, 2003.

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3

Koop, Gary. Bayesian Econometrics. Cambridge University Press, 2007.

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Conference papers on the topic "Inferência bayesiana (análise de séries temporais)"

1

Santos, Gustavo H. A., Gabriel Mendonça, Edmundo De Souza e Silva, Rosa Maria Meri Leão, and Daniel Sadoc Menasche. "Análise não supervisionada para inferência de qualidade de experiência de usuários residenciais." In XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2019. http://dx.doi.org/10.5753/sbrc.2019.7415.

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Abstract:
A avaliação da qualidade de experiência dos usuários residenciais é de grande interesse para ISPs. No entanto, a obtenção da QoE percebida é custosa, dificultando a utilização de classificadores supervisionados. Este trabalho propõe um método baseado em aprendizado de máquina não-supervisionado que deteta padrões estatísticos nas séries temporais a partir da deteção de pontos de mudança e da correlação espaço-temporal dos resultados de medições de QoS. Exemplificamos a aplicação do método em um conjunto de dados reais, mostrando que os resultados do modelo refletem uma métrica de QoE dos usuár
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