Modelos Auto Regressivos Lineares
Mostrando 1-7 de 7 artigos, teses e dissertações.
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1. Bootstrap em modelos auto-regressivos aditivos generalizados
A classe dos Modelos Aditivos Generalizados (MAG), considerados uma extensão dos Modelos Lineares Generalizados, vem atraindo a atenção de pesquisadores principalmente em função de sua flexibilidade. Apesar de construído sob a hipótese de independência dos dados, os MAGs são muito aplicados em estudos de séries temporais, sobretudo como alternativa
Publicado em: 2009
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2. Podemos prever a taxa de cambio brasileira? Evidência empírica utilizando inteligência computacional e modelos econométricos
As abordagens de inteligência computacional, tais como sistemas nebulosos e redes neurais artificiais, têm-se gradualmente estabelecido como ferramentas robustas para a tarefa de aproximação de sistemas não-lineares complexos e previsão de séries temporais. Em aplicações envolvendo a área de Finanças, evidências empíricas anteriores indicam que
Gestão & Produção. Publicado em: 2008-12
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3. Modelo logístico difásico no estudo do crescimento de fêmeas da raça Hereford
Este trabalho teve como objetivo comparar modelos logísticos difásicos ponderados aplicados ao estudo de curvas de crescimento de fêmeas Hereford com três diferentes estruturas de erros: erros independentes (EI), auto-regressivos de primeira ordem (AR (1)) e auto-regressivo de segunda ordem (AR (2)) a dados de peso-idade de 55 fêmeas da raça Hereford a
Ciência Rural. Publicado em: 2008-10
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4. ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA DE ESTIMAÇÃO DE MODELOS DA CLASSE STAR-TREE / ANALYSIS AND DEVELOPMENT OF A STAR-TREE MODEL ESTIMATION SOFTWARE
Na análise de séries temporais, os modelos lineares amplamente difundidos e utilizados, como regressões lineares e modelos auto-regressivos, não são capazes de capturar sua natureza muitas vezes não-linear,oferecendo resultados insatisfatórios. Séries financeiras, por exemplo, apresentam este tipo de comportamento. Ao longo dos últimos anos, houve o
Publicado em: 2008
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5. Curvas de crescimento difÃsicas de fÃmeas Hereford com erros auto-regressivos e heterogeneidade de variÃncias / Difasic growth curves of Hereford females with auto-regressive errors and heterogenety of variances.
In the present study, the models of non-linear Difasic Logistic and Difasic Gompertz were adjusted, both weighed by the inverse of the variance with three different errors structures: independent errors (IE), first-class auto-regressive (AR (1)) and second-class auto-regressive (AR (2)) to weight-age data of 55 females of the Hereford race, raised in the Bag
Publicado em: 2007
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6. A STUDY OF THE EFFECTS OF FORECASTING LINEAR TIME SERIES WITH NEURAL NETWORKS / UM ESTUDO DOS EFEITOS DA PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS LINEARES COM REDES NEURAIS
Esta dissertação de mestrado analisa os efeitos de previsão de séries temporais com redes neurais em conjunto com a técnica de poda, denominada de Regularização Bayesiana. Utilizam-se diversas séries simuladas cujo processo gerador é de fato linear para comparar as previsões feitas por meio de modelos auto-regressivos lineares e redes neurais. Apre
Publicado em: 2002
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7. Análise de séries temporais em epidemiologia: uma introdução sobre os aspectos metodológicos
Este é um artigo introdutório sobre análise de séries temporais, onde se pretende apresentar, de maneira sumária, alguns modelos estatísticos mais utilizados em análise de séries temporais . Uma série temporal, também denominada série histórica, é uma seqüência de dados obtidos em intervalos regulares de tempo durante um período específico.
Revista Brasileira de Epidemiologia. Publicado em: 2001-11