Inferência estocástica e modelos de mistura de distribuições

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Vargas, Regis Nunes
Orientador(a): Bisognin, Cleber
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/55330
Resumo: Neste trabalho apresentamos os resultados de consistência e normalidade assintótica para o estimador de máxima verossimilhança de uma Cadeia de Markov ergódica. Além disso apresentaremos os Modelos de Mistura de Distribuição Independente e um dos casos de Modelos de Mistura Dependente: os Modelos Ocultos de Markov. Estimaremos os parâmetros destes modelos a partir do método da máxima verossimilhança e abordaremos o critério de seleção através do cálculo do AIC e BIC.