120 resultados para Modelos de regressão
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil, Reabilitação de Edifícios
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil - Perfil Estruturas
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Relatório de Estágio apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território
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Tese de Mestrado apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em História da Arte – Área de especialização em História da Arte da Antiguidade
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Dissertação apresentada para cumprimentos dos requisitos necessários à obtenção do grau de mestre em Ciências Musiciais - Musicologia Histórica
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Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Estudos Portugueses
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil
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É apresentada uma introdução ao modelo de regressão linear do ponto de vista bayesiano. Para este feito, considera-se o modelo de regressão linear simples, introduzindo-se a hipótese simplificadora de que o parâmetro σ² (variância dos erros) é conhecido. São analisados os casos em que a distribuição a priori é não informativa e em que a distribuição a priori é conjugada (informativa). Por último, e com o objectivo de ilustrar os conceitos e as metodologias referidas, é apresentado um exemplo.
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Neste testo procede-se a uma apresentação muito sumária dos modelos lineares generalizados. Começa-se assim por definir esta família de modelos, apresentando-se então o processo de estimação dos seus parâmetros bem como o conceito de desvio (“deviance”). Finalmente exemplifica-se as potencialidades destes modelos com base num exemplo prático, procurando-se simultaneamente ilustrar o funcionamento do programa GLIM, especialmente concebido para lidar com modelos lineares generalizados.
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É apresentada uma introdução ao tema das raízes unitárias e cointegração. Em primeiro lugar, faz-se uma breve referência genérica aos modelos ARMAX de modo a se poder fazer uma apresentação rigorosa dos modelos com mecanismo de correcção de erro. Em segundo lugar, recorda-se o conceito de estcionaridade de forma a introduzir a definição de variável integrada. Neste contexto, verifica-se que o problema da determinação da ordem de integração é equivalente ao problema da determinação do número de raízes unitárias do polinómio em L (operador de desfasamento) que permite obter uma variável estacionária. Em terceiro lugar, ilustra-se uma situação grave que pode verificar-se quando se fazem regressões com variáveis integradas não estacionárias. Trata-se do problema das regressões espúricas. Em quarto lugar, descreve-se sumariamente os testes de Dickey-Fuller de existência de raízes unitárias. Em quinto lugar, introduz-se o conceito de cointegração e a sua ligação com a existência de relações de equilíbrio de longo prazo, sendo também abordados duas questões econométricas importantes: como estimar os vectores de cointergração e como testar se duas ou mais variáveis são cointegradas. Finalmente, relaciona-se a cointegragão com modelos com mecanismo de correlação de erro.
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A maioria dos métodos clássicos de análise de uma sucessão cronológica baseia-se nas seguintes hipóteses fundamentais: estacionaridade, linearidade e gaussianidade da sucessão. Estas hipóteses são idealizações matemáticas que em alguns casos são apenas válidas como a aproximação à realidade. Nesse sentido, será natural em situações práticas proceder a ensaios onde essas hipóteses sejam testadas.