1000 resultados para Processo difusivo. Processo de contato. Séries temporais


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

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Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

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Os métodos de alisamento exponencial são muito utilizados na modelação e previsão de séries temporais, devido à sua versatilidade e opção de modelos que integram. Na estatística computacional, a metodologia Bootstrap é muito aplicada em inferência estatística no âmbito de séries temporais. Este estudo teve como principal objectivo analisar o desempenho do método de Holt-Winters associado à metodologia Bootstrap, como um processo alternativo na modelação e previsão de séries temporais.

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Uma aplicação distribuída freqüentemente tem que ser especificada e implementada para executar sobre uma rede de longa distância (wide-área network-WAN), tipicamente a Internet. Neste ambiente, tais aplicações são sujeitas a defeitos do tipo colapso(falha geral num dado nó), teporização (flutuações na latência de comunicação) e omissão (perdas de mensagens). Para evitar que este defeitos gerem comseqüências indesejáveis e irreparáveis na aplicação, explora-se técnicas para tolerá-los. A abstração de detectores de defeitos não confiáveis auxilia a especificação e trato de algoritmos distribuídos utilizados em sistemas tolerantes a falhas, pois permite uma modelagem baseada na noção de estado (suspeito ou não suspeito) dos componentes (objetos, processo ou processadores) da aplicação. Para garantir terminação, os algoritmos de detecção de defeitos costumam utilizar a noção de limites de tempo de espera (timeout). Adicionalmente, para minimizar seu erro (falasas suspeitas) e não comprometer seu desempenho (tempo para detecção de um defeito), alguns detectores de defeitos ajustam dinamicamente o timeout com base em previsões do atraso de comunicação. Esta tese explora o ajuste dinâmico do timeout realizado de acordo com métodos de previsão baseados na teoria de séries temporais. Tais métodos supõem uma amostragem periódica e fornececm estimativas relativamente confiáveis do comportamento futuro da variável aleatória. Neste trabalho é especificado uma interface para transformar uma amostragem aperiódica do atraso de ida e volta de uma mensagem (rtt) numa amostragem periódica, é analisado comportamento de séries reais do rtt e a precisão dee sete preditores distintos (três baseados em séries temporais e quatrro não), e é avaliado a influência destes preditores na qualidade de serviço de um detector de defeitos do estilopull. Uma arquitetura orientada a objetos que possibilita a escolha/troca de algoritmos de previsão e de margem de segurança é também proposta. Como resultado, esta tese mostra: (i) que embora a amostragem do rtt seja aperiódica, pode-se modelá-la como sendo uma série temporal (uma amostragem periódica) aplciando uma interface de transformação; (ii) que a série temporal rtt é não estacionária na maioria dos casos de teste, contradizendo a maioria das hipóteses comumente consideradas em detectores de defeitos; (iii) que dentre sete modelos de predição, o modelo ARIMA (autoregressive integrated moving-average model) é o que oferece a melhor precisão na predição de atrasos de comunicação, em termos do erro quadrático médio: (iv) que o impacto de preditores baseados em séries temporais na qualidade de serviço do detector de defeitos não significativo em relação a modelos bem mais simples, mas varia dependendo da margem de segurança adotada; e (v) que um serviço de detecção de defeitos pode possibilitar a fácil escolha de algoritmos de previsão e de margens de segurança, pois o preditor pode ser modelado como sendo um módulo dissociado do detector.

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We study the critical behavior of the one-dimensional pair contact process (PCP), using the Monte Carlo method for several lattice sizes and three different updating: random, sequential and parallel. We also added a small modification to the model, called Monte Carlo com Ressucitamento" (MCR), which consists of resuscitating one particle when the order parameter goes to zero. This was done because it is difficult to accurately determine the critical point of the model, since the order parameter(particle pair density) rapidly goes to zero using the traditional approach. With the MCR, the order parameter becomes null in a softer way, allowing us to use finite-size scaling to determine the critical point and the critical exponents β, ν and z. Our results are consistent with the ones already found in literature for this model, showing that not only the process of resuscitating one particle does not change the critical behavior of the system, it also makes it easier to determine the critical point and critical exponents of the model. This extension to the Monte Carlo method has already been used in other contact process models, leading us to believe its usefulness to study several others non-equilibrium models

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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The multivariate t models are symmetric and with heavier tail than the normal distribution, important feature in financial data. In this theses is presented the Bayesian estimation of a dynamic factor model, where the factors follow a multivariate autoregressive model, using multivariate t distribution. Since the multivariate t distribution is complex, it was represented in this work as a mix between a multivariate normal distribution and a square root of a chi-square distribution. This method allowed to define the posteriors. The inference on the parameters was made taking a sample of the posterior distribution, through the Gibbs Sampler. The convergence was verified through graphical analysis and the convergence tests Geweke (1992) and Raftery & Lewis (1992a). The method was applied in simulated data and in the indexes of the major stock exchanges in the world.

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Neste texto, depois de uma breve introdução à análise de Fourier, com especial incidência na apresentação de Fourier de sucessões periódicas, definimos o periodograma e deduzimos algumas das suas propriedades estatísticas. Mostramos como este pode ser utilizado para a detecção de periodicidades numa série temporal, e damos alguns testes nas ordenadas do periodograma. Por fim, aplicamos a teoria desenvolvida a um conjunto de observações referentes à temperatura da água do mar.

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Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática

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Dissertação de mestrado em Engenharia de Sistemas

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OBJETIVO: Analisar as tendências do risco de morte por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares, nas regiões Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul do Brasil, no período de 1981 a 2001. MÉTODOS: Dados de mortalidade por doenças isquêmicas do coração e cerebrovasculares nas cinco regiões brasileiras foram obtidos através do Ministério da Saúde. A fonte de dados foi o Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM), do Departamento de Análise da Informação de Saúde - Secretaria de Vigilância em Saúde do Ministério da Saúde. A população das regiões e estados teve por fonte o IBGE, censos 1991 e 2000, contagem populacional de 1996 e estimativas populacionais, disponibilizado pelo Datasus. Os dados do SIM foram relativos às seguintes causas de morte: doença cerebrovascular (Código Internacional de Doenças CID-9 430-438, CID-10 I60-I69) e a doença isquêmica do coração (CID-9 410-414, CID-10 I21-I25). O estudo estatístico utilizou-se para as análises inferenciais de modelos lineares generalizados ajustados. RESULTADOS: A tendência da mortalidade por doença cerebrovascular mostrou declínio nas regiões Sudeste, Sul e Centro-Oeste em todas as faixas etárias e sexo. Também a mortalidade por doença isquêmica do coração declinou nas regiões Sudeste e Sul, com estabilização do risco na região Centro-Oeste e aumento na região Nordeste. CONCLUSÃO: O risco de morte para as doenças circulatórias, cerebrovasculares e isquêmicas do coração diminuiu no Sul e no Sudeste, regiões mais desenvolvidas do país, e aumentou nas menos desenvolvidas, principalmente no Nordeste.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar o mapeamento de área de cana‑de‑açúcar por meio de série temporal, de seis anos de dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI), oriundos do sensor Vegetation, a bordo do satélite "système pour l'observation de la Terre" (SPOT). Três classes de cobertura do solo (cana‑de‑açúcar, pasto e floresta), do Estado de São Paulo, foram selecionadas como assinaturas espectro‑temporais de referência, que serviram como membros extremos ("endmembers") para classificação com o algoritmo "spectral angle mapper" (SAM). A partir desta classificação, o mapeamento da área de cana‑de‑açúcar foi realizado com uso de limiares na imagem-regra do SAM, gerados a partir dos valores dos espectros de referência. Os resultados mostram que o algoritmo SAM pode ser aplicado a séries de dados multitemporais de resolução moderada, o que permite eficiente mapeamento de alvo agrícola em escala mesorregional. Dados oficiais de áreas de cana‑de‑açúcar, para as microrregiões paulistas, apresentam boa correlação (r² = 0,8) com os dados obtidos pelo método avaliado. A aplicação do algoritmo SAM mostrou ser útil em análises temporais. As séries temporais de NDVI do sensor SPOT Vegetation podem ser utilizadas para mapeamento da área de cana‑de‑açúcar em baixa resolução.