Critério de determinação eficiente para estimação de cadeias de Markov de partição mínima

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Pereira, Diego Felipe Sôlha
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: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Cadeias de Markov de ordem superior
Critério de informação Bayesiano
Link de acesso: https://repositorio.unb.br/handle/10482/42891
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2021.
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spelling Critério de determinação eficiente para estimação de cadeias de Markov de partição mínimaCadeias de Markov de ordem superiorCritério de informação BayesianoDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2021.Neste trabalho, estudamos o Modelo de Markov com Partição, estabelecido na literatura como um modelo de Cadeia de Markov de ordem finita, no qual o espaço de estados é particionado em classes de equivalência formadas por estados com as mesmas probabilidades de transição. Apresentamos em detalhes as propriedades de consistência do método de estimação da Partição Mínima, baseado no Critério de Informação Bayesiano (BIC), proposto por García e González-López (2017). Além disso, fundamentados nesse estudo, propomos a utilização do Critério de Determinação Eficiente (EDC), que estende o BIC, para a seleção do Modelo de Markov de Partição Mínima e estabelecemos a consistência da partição estimadora sob condições suaves.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).In this work, we study the Partition Markov Model, established in the literature as a finite order Markov Chain model, in which the state space is partitioned into equivalence classes formed by states with the same transition probabilities. We present in details the consistency properties of the minimum partition estimation method, based on the Bayesian Information Criterion (BIC), proposed by García and González-López (2017). Furthermore, based on this study, we propose the use of the Efficient Determination Criterion (EDC), which extends the BIC, for the selection of the Minimum Partition Markov Model and the consistency of the estimating partition is established under mild conditions.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Matemática (IE MAT)Programa de Pós-Graduação em MatemáticaGonçalves, Cátia Reginadiegofelipe1303@gmail.comPereira, Diego Felipe Sôlha2022-02-14T20:12:49Z2022-02-14T20:12:49Z2022-02-142021-12-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfPEREIRA, Diego Felipe Sôlha. Critério de determinação eficiente para estimação de cadeias de Markov de partição mínima. 2021. 66 f., il. Dissertação (Mestrado em Matemática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.https://repositorio.unb.br/handle/10482/42891porA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-03-19T15:58:58Zoai:repositorio.unb.br:10482/42891Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-03-19T15:58:58Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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