13 resultados para Distribuições de probabilidades

em SAPIENTIA - Universidade do Algarve - Portugal


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Dissertação mest., Matemática, Universidade do Algarve, 2009

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Dissertação de Mestrado, Biologia Marinha, Especialização em Ecologia e Conservação, Faculdade de Ciências do Mar e do Ambiente, Universidade do Algarve, 2007

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Tese de dout., Ciências do Mar, Faculdade de Ciências do Mar e do Ambiente, Univ. do Algarve, 2006

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Tese de Doutoramento, Gestão, na especialidade de Marketing, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve, 2007

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O processo da tomada de decisão sobre a avaliação de uma solicitação de crédito comercial é por vezes difícil para o julgamento humano, devido à imensidão de variáveis que estão em jogo e das suas inter- relações. Neste artigo propomo-nos identificar as características dos clientes associadas a alto e a baixo risco, com recurso a um modelo aplicacional. A partir de uma base de dados de um cartão de crédito, formada por variáveis de natureza qualitativa e quantitativa, ajustámos um modelo logit binário, com o objectivo de tornar o processo de decisão mais objectivo e quantificável. Em seguida, identificámos oito classes de risco através da aplicação de um método de classificação não hierárquica (K-means) sobre o vector da pontuação do modelo logit. Aferimos temporalmente o comportamento de cada classe de risco ao longo de 70 meses, verificando-se que probabilidades baixas de default estão associadas a classes de risco baixo. As características dos clientes tipicamente associadas ao risco de crédito foram identificadas através de uma Análise Factorial das Correspondências.

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Blind deconvolution is studied in the underwater acoustic channel context, by time-frequency (TF) processing. The acoustic propagation environment is modelled by ray tracing and mathematically described by a multipath propagation channel. Representation of the received signal by means of a signal-dependent TF distribution (radially Gaussian kernel distribution) allowed to visualize the resolved replicas of the emitted signal, while signi cantly attenuating the inherent interferences of classic quadratic TF distributions. The source signal instantaneous frequency estimation was the starting point for both source and channel estimation. Source signature estimation was performed by either TF inversion, based on the Wigner-Ville distribution of the received signal, or a subspace- -based method. The channel estimate was obtained either via a TF formulation of the conventional matched- lter, or via matched- - ltering with the previously obtained source estimate. A shallow water realistic scenario is considered, comprising a 135-m depth water column and an acoustic source located at 90-m depth and 5.6-km range from the receiver. For the corresponding noiseless simulated data, the quality of the best estimates was 0.856 for the source signal, and 0.9664 and 0.9996 for the amplitudes and time-delays of the impulse response, respectively. Application of the proposed deconvolution method to real data of the INTIMATE '96 sea trial conduced to source and channel estimates with the quality of 0.530 and 0.843, respectively. TF processing has proved to remove the typical ill-conditioning of single sensor deterministic deconvolution techniques.

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Dissertação de mestrado, Ciências Económicas e Empresariais, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve. Instituto Superior de Economia e Gestão, Universidade de Lisboa, 2001

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Dissertação de Mestrado, Finanças Empresariais, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve, 2016

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Dissertação de Mestrado, Ecohidrologia - Erasmus Mundus, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014

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Dissertação de Mestrado, Ciências Biomédicas, Departamento de Ciências Biomédicas e Medicina, Universidade do Algarve, 2014

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Dissertação de Mestrado, Ciências Biomédicas, Departamento de Ciências Biomédicas e Medicina, Universidade do Algarve, 2014

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Dissertação de Mestrado, Engenharia Informática, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

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Tese de Doutoramento, Gestão da Inovação e do Território, Faculdade de Economia, Universidade do Algarve, 2016