[en] BAYESIAN MODEL FOR EXTREME VALUES

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: MARIA JOSE SCHUWARTZ FERREIRA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SERIE TEMPORAL; [pt] VALORES EXTREMOS; [pt] INFERENCIA BAYESIANA; [en] TIME SERIE; [en] EXTREME VALUE; [en] BAYESIAN INFERENCE
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8356&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8356&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8356

[pt] Os métodos clássicos para estudo de valores extremos de séries temporais se apóiam nas chamadas distribuições de extremos. Uma alternativa é o método P.O.T. (Peaks Over Threshold), desenvolvido por hidrologistas, o qual estuda apenas os valores da série que excedem um dado patamar. Esses procedimentos são baseados em hipóteses restritivas. Nesse trabalho desenvolvemos modelos sobre extremos que podem ser utilizados em situações mais gerais. Eles são essencialmente modelos lineares dinâmicos com inferência Bayesiana, nos quais as observações têm um distribuição de extremos. Embora essas distribuições não sejam da famí­lia exponencial, toda a análise é feita explicitamente, sem aproximações numéricas. Tratamos ainda da construção de distribuições a priori não informáticas. Finalmente, a partir desses modelos retomamos problemas clássicos de previsão de extremos.