Estimação do alcance de cadeias de Markov

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2003
Autor(a) principal: Curi, Ethel Jannet Mercado
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-121129/
Resumo: Esta dissertação tem como principal objetivo apresentar e comparar três critérios de estimação do alcance de cadeias de Markov discretas e homogêneas, a saber: critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação bayesiana (BIC) e critério de mínima entropia (MEC). Tais critérios serão aplicados a três seqüências de variáveis obtidas a partir de textos escritos por autores brasileiros. As variáveis consideradas são tipo de sílaba quanto à presença ou ausência de acento, comprimento da palavra quanto ao número de sílabas e tipo de palavra em relação ao acento principal. Os textos foram extraídos do corpus NILC - Núcleo Interinstitucional de Lingüística Computacional.