Ocorrência de eventos sucessivos em cadeias de Markov estacionárias
| Ano de defesa: | 2005 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| 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: |
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20220712-121615/ |
Resumo: | No presente trabalho consideramos o processo de contagem definido pelas ocorrências de palavras que aparecem em uma seqüência de letras gerada por uma cadeia de Markov estacionária. Inicialmente, o método de Chen-Stein é usado para apresentar uma cota superior para o erro na aproximação pela variável Poisson do número de ocorrências de uma palavra quando ela não admite sobreposição. Além disso, o método permite mostrar que a lei do número de ocorrências de palavras sobrepostas pode ser aproximada pela variável aleatória com distribuição Poisson composta. Outros métodos são estudados e aproximações para distribuições, antes de tomarmos o limite, são também considerados, e verificamos que a lei do número de ocorrências de uma palavra em uma janela de comprimento n tem aproximadamente uma distribuição binomial. |
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No presente trabalho consideramos o processo de contagem definido pelas ocorrências de palavras que aparecem em uma seqüência de letras gerada por uma cadeia de Markov estacionária. Inicialmente, o método de Chen-Stein é usado para apresentar uma cota superior para o erro na aproximação pela variável Poisson do número de ocorrências de uma palavra quando ela não admite sobreposição. Além disso, o método permite mostrar que a lei do número de ocorrências de palavras sobrepostas pode ser aproximada pela variável aleatória com distribuição Poisson composta. Outros métodos são estudados e aproximações para distribuições, antes de tomarmos o limite, são também considerados, e verificamos que a lei do número de ocorrências de uma palavra em uma janela de comprimento n tem aproximadamente uma distribuição binomial. |
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