Reamostragem ponderada em blocos para cadeias de Markov

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2004
Autor(a) principal: Petrielli, Adriana
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-20210729-140606/
Resumo: Dada uma seqüência de realizações de uma cadeia de Markov em tempo discreto e espaço de estados finito, estimamos a distribução de probabilidade amostral das tansições dos estados e da medida invariante usando o método de reamostragem. Discutilos alguns métodos exitentes na literatura e propomos dois novos métodos de reamostragem com o objetivo de reduzir o esforço computacional e garantir a redução da variância. Para tanto, consideramos algumas recentes idéias no contexto de classificação, tais como o Adaboost, na estimação desta distribuição. Alguns resultados numéricos ilustram e nos fornecem evidências para os métodos propostos.