Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Lee, Gustavo Alexis Sabillón |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-104710/
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Resumo: |
Os modelos Markovianos ocultos são um paradigma estatístico que podem ser utilizados para modelar processos estocásticos onde valores observáveis dependem diretamente de uma sequência de variáveis aleatórias não observáveis. No modelo Markoviano oculto o sistema que está sendo modelado é considerado um processo de Markov com estados não observáveis (isto é, ocultos) e em cada estado oculto temos a emissão de um valor observável. Os modelos Markovianos ocultos podem ser homogêneos ou não-homogêneos. O foco principal deste trabalho, serão os modelos Markovianos não-homogêneos. Neste trabalho, apresentamos alguns procedimentos de estimação utilizados com modelos Markovianos. A estimação dos parâmetros é realizada sob abordagem Bayesiana e frequentista, fazendo uma comparação da performance dos mesmos usando algumas métricas como o erro quadrático médio e o viés dos estimadores. As comparações dos modelos são desenvolvidas utilizando diferentes critérios para comparação de modelos como o Bayes Information Criterion e o Deviance Information Criteria. |
