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
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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://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-140606/
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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. |