1000 resultados para Estatística Bayesiana
Resumo:
Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Física, na especialidade de Física Atómica e Molecular pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia
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Trabalho realizado pelos alunos do 1º ano, 2º semestre, da licenciatura de RPCE, 2015, no âmbito da unidade curricular de Estatística Multivariada
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Neste relatório apresentam-se resultados de um estudo estatístico que procura contribuir para um melhor entendimento da problemática inerente à liberalização do setor elétrico em Portugal e dos desafios que esta liberalização, existente desde meados de 2007, trás aos seus intervenientes. Iniciam-se os trabalhos com um estudo que pretende avaliar a existência de relação entre o Preço de Mercado da eletricidade e um conjunto de variáveis potencialmente explicativas/condicionantes do Preço de Mercado. Neste estudo consideram-se duas abordagens. A primeira usa a função de correlação cruzada para avaliar a existência de relação do tipo linear entre pares de variáveis. A segunda considera o teste causalidade de Granger na avaliação de uma relação de causa e efeito entre esses pares. Este estudo avaliou a relação entre o Preço de Mercado da eletricidade e 19 variáveis ditas condicionantes distribuídas por três categorias distintas (consumo e produção de eletricidade; indicadores climáticos; e energias primárias). O intervalo de tempo em estudo cinge-se ao biénio 2012-2103. Durante este período avaliam-se as relações entre as variáveis em diversos sub-períodos de tempo em ciclos de consumo representativos do consumo em baixa (fim de semana) e de consumo mais elevado (fora de vazio) com os valores observados de cada uma das variáveis tratados com uma base horária e diária (média). Os resultados obtidos mostram a existência relação linear entre algumas das variáveis em estudo e o preço da eletricidade em regime de mercado liberalizado, mas raramente é possível identificar precedência temporal entre as variáveis. Considerando os resultados da análise de correlação e causalidade, apresenta-se ainda um modelo de previsão do Preço de Mercado para o curto e médio prazo em horas de período fora de vazio.
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O conceito de informação está intimamente relacionado com a estatística. Como diz D.Basu (1988): “The key word in Statistics is information. After all, this what the subjects is all about “. No entanto, não é objectivo desta nota entrar na discussão do difícil problema de quantificar a informação que os dados estatísticos podem dar sobre os modelos probabilísticos especificados ou sobre os respectivos parâmetros. O propósito é bem mais modesto resume-se a estudar o valor da informação no contexto da teoria de decisão numa perspectiva Bayesiana. A ideia é começar com o tratamento de um exemplo simples apresentando depois algumas generalizações.
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Neste trabalho começaremos por abordar alguns aspectos estatísticos da Simulação, interpretada genericamente como experiência de amostragem em computador. Serão apresentados alguns exemplos de simulação e destacadas as primeiras vantagens e desvantagens de uma Simulação.
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Os princípios e a metodologia estatística estão hoje em dia bastante consolidados. As questões práticas sobre a análise dos dados são, em vista das disponibilidades computacionais, cada vez mais importantes. É fundamental o estudo de valores discordantes, por exemplo em problemas de modelação estatística. Aqui tem particular relevo o uso de software “identificando” observações. Em sintonia com um básico estudo de teoria dos outliers todos este s problemas serão abordados.
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Trata-se de uma simples introdução aos problemas da inferência Bayesiana em que se procura estabelecer o confronto com a inferência clássica. Depois de referir o princípio clássico da amostragem repetida passa a considerar-se do ponto de vista Bayesiano os principais processos inferenciais tais como: estimação, intervalos de credibilidade, predição e ensaio de hipóteses.
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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 artigo, apresentamos o bootstrap como metodologia de inferência estatística. Após apresentar o princípio teórico que fundamenta, analisamos as propriedades assimptóticas. São desenvolvidos também os vários métodos de cálculo de intervalos de confiança: método bootstrap -t, método dos percentis e métodos BCa e ABC.
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Um dos problemas mais importantes da Estatística, pelo menos no que respeita às aplicações é sem dúvida o de predizer o futuro com base no resultado de experiência passada. Estranhamente no entanto, este problema não tem merecido, da parte dos Estatísticos, a atenção que se adivinharia da sua importância. Desenvolvimentos de metodologia Estatística têm-se centrado essencialmente em aspectos paramétricos e de modelação, sendo o problema da predição relegado para segundo plano, considerando talvez como mero “aparte”. O objectivo deste trabalho é precisamente o de fazer um pouco a história do problema da previsão estatística, apresentar a abordagem Bayesiana através de exemplos simples, fazendo um paralelo com soluções clássicas recentes.
Resumo:
Trabalho de Projeto apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território
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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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Trabalho de Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação