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Title: Uma abordagem dinâmica para modelos de crescimento exponencial
Authors: Silva, Damiana Medeiros Pereira da
metadata.dc.contributor.advisor: Costa, Patrícia Lusié Velozo da
metadata.dc.contributor.advisorco: Gonçalves, Kelly Cristina Mota
metadata.dc.contributor.members: Costa, Patrícia Lusié Veloso da
Gonçalves, Kelly Cristina Mota
Pereira, João Batista de Morais
Issue Date: 2016
Citation: SILVA, Damiana Medeiros Pereira da. Uma abordagem dinâmica para modelos de crescimento exponencial. 2016 76f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2016.
Abstract: Populações que evoluem de forma exponencial ao longo do tempo são muito comuns em diversos problemas práticos. Fazer previsão acerca destas populações também é de bastante interesse, pois a série de dados que as compõe podem estar associadas a cenários de epidemia ou degeneração, dependendo do problema em questão. Neste trabalho o interesse é estudar modelos que se ajustem a dados que evoluam exponencialmente com o passar do tempo. Em particular, o objetivo é estudar modelos de crescimento exponencial generalizado e uma reformulação do mesmo utilizando uma abordagem mais flexível via modelos dinâmicos. A inferência é realizada sob o enfoque bayesiano e como a distribuição a posteriori do vetor paramétrico não apresenta uma forma analítica conhecida, utilizou-se métodos de simulação de Monte Carlo via cadeia de Markov e o algoritmo Forward Filtering Backward Sampling para estimação dos estados em modelos dinâmicos. Estudos utilizando dados artificiais mostram que a reformulação via modelos dinâmicos apresenta melhores resultados, além de ser uma abordagem mais flexível.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/14464
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