Estimação paramétrica e não-paramétrica em modelos de markov ocultos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Medeiros, Francisco Moisés Cândido de
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: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística
Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Cadeia de markov
Modelos de markov oculto
. Espaço de estados finito
Espaçco de estados geral
Markov chain
Hidden markov models
Finite state space
General state space
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18630
Resumo: In this work we study the Hidden Markov Models with finite as well as general state space. In the finite case, the forward and backward algorithms are considered and the probability of a given observed sequence is computed. Next, we use the EM algorithm to estimate the model parameters. In the general case, the kernel estimators are used and to built a sequence of estimators that converge in L1-norm to the density function of the observable process
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