Influencia local em modelos de series temporais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Santos, Bruno Reis dos
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: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Influência local (Estatística)
Análise de séries temporais
Longa-memória
Local influence (Statistics)
Time-series analysis
Long memory
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606943
Resumo: Orientador: Mauricio Enrique Zevallos Herencia
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spelling Influencia local em modelos de series temporaisLocal influence in time series modelsInfluência local (Estatística)Análise de séries temporaisLonga-memóriaLocal influence (Statistics)Time-series analysisLong memoryOrientador: Mauricio Enrique Zevallos HerenciaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaResumo: Nesta dissertação é discutido o uso da metodologia de diagnóstico de Influência Local em modelos de séries temporais. Especificamente, serão estudados os modelos autoregressivos de ordem um, os modelos de regressão com erros autoregressivos de ordem um e modelos de longa-memória. As medidas de influência local consideradas são: Inclinação de Billor e Loynes e Curvatura de Cook. As principais contribuições nesta dissertação são duas. Primeiro, a utilização da metodologia de limiares (benchmarks) nos modelos mencionados para determinar se uma observação é influente. Isto permite ter uma ferramenta estatística para identificar pontos influentes a diferença da simples análise exploratória que é o mais comum na literatura. Como segunda contribuição, serão obtidas as expressões para o cálculo das medidas de Inclinação de Billor e Curvatura de Cook nos modelos ARFIMA. Finalmente, as metodologias descritas são ilustradas através de dados simulados e da análise de dados reaisAbstract: This work is about Time Series Diagnostics using Local Influence. Specifically, firstorder autoregressive models, regression models with first-order autoregressive errors and long-memory models are studied. In order to assess Local Influence two statistics are considered: the Slope of Billor and Loynes and Cook¿s Curvature. The main contributions are two. First, apply a methodology based on benchmarks calculated by simulation on the aforementioned models for determining influential observations. This permits to have a statistical tool to identify influential points instead of the simple exploratory analysis, which is the most common device in the literature. Second, expressions for Billor and Loynes Slope and Cook¿s Curvature in ARFIMA models are derived. Finally, all methodologies are illustrated using simulated data and the analysis of real dataMestradoSeries TemporaisMestre em Estatística[s.n.]Zevallos Herencia, Mauricio Enrique, 1966-Franco, Glaura da ConceiçãoHotta, Luiz KoodiUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSantos, Bruno Reis dos20082008-04-25T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf137p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606943SANTOS, Bruno Reis dos. Influencia local em modelos de series temporais. 2008. 137p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606943. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/423649porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-12-14T15:12:11Zoai::423649Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-12-14T15:12:11Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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