[ABE-L] Ciclo de seminários PPGE

[Maria do Carmo Soares de Lima]

Boa noite a todos(as),

Esta mensagem é para divulgar mais uma palestra do Ciclo de Seminários
do PPGE/UFPE
(2023), que será realizada amanhã, 03/05, pelo Google Meet às 15:00
horas. Sobre
o palestrante:  Alice Buarque Vieira de Mello
Atualmente é discente do Programa de Pós-Graduação em Estatística da UFPE.
Formada em Bacharelado em Matemática pela mesma universidade, a discente
realizou mestrado em Estatística no mesmo programa de Pós-Graduação e está,
atualmente, em fase de elaboração da sua tese.
* Título: *A CONSTRUÇÃO DE UM NOVO PROCESSO AUTORREGRESSIVO DE PRIMEIRA
ORDEM COM DISTRIBUIÇÃO MARGINAL GAMA-LINDLEY
Sobre a palestra:
Link da videochamada: https://meet.google.com/txm-uvpn-kma
Ou disque: ‪(US) +1 484-998-0578‬ PIN: ‪647 808 642‬#

*Título:*

A CONSTRUÇÃO DE UM NOVO PROCESSO AUTORREGRESSIVO DE PRIMEIRA ORDEM COM
DISTRIBUIÇÃO MARGINAL GAMA-LINDLEY


*Resumo:*
Durante as últimas décadas foi dada grande atenção à proposta de novas
distribuições. A necessidade da pesquisa na área de teoria de novas
distribuições veio, dentre outros aspectos,do fato de encontrar um melhor
ajuste a conjuntos de dados reais, que são modelados por distribuições
conhecidas na literatura. Nesse contexto, a ordem natural da pesquisa é
desenvolver o gerador de novas distribuições ou escolher um já proposto na
literatura. Após essa etapa, em geral, o autor escolhe uma distribuição de
base e insere no gerador suas funções de densidade de probabilidade e
distribuição acumulada. Além da aplicação a dados reais, os autores
analisama distribuição taxa de falha; desenvolvem propriedades matemáticas
relevantes como: função quantílica, momentos e função geratriz de momentos;
realizam o processo de estimação, no intuito de encontrar expressões para
os estimadores em forma fechada, ou seja, expressões em função de funções
matemáticas conhecidas na literatura e realizam estudos de simulação para
verificar se a condição de consistência dos estimadores é válida. Esse é o
processo natural na proposta de novas distribuições e/ou novos geradores.
Com a quantidade relativamente grande de trabalhos na área, propor novos
geradores/distribuições, tem se tornado complicado, uma vez que os
revisores das revistas de publicação não veem mais a inovação no tema.
Diante disso, o presente trabalho de dissertação traz um tema pouco
trabalhado na literatura de novas distribuições: o seu contexto em séries
temporais. A ideia aqui é tomar uma distribuição conhecida na literatura e
escolher um processo estacionário a ser utilizado. Neste trabalho,
escolhemos a distribuição Gama-Lindley (GaL) e o processo autorregressivo
de ordem 1, AR(1).Usando o processo AR(1), escolhemos como saída a
distribuição GaL e temos como objetivo encontrar a distribuição do erro. O
novo processo é chamado GaLAR(1) e é mostrado que o erro do processo possui
distribuição como sendo uma mistura das distribuições Delta de Dirac,
Exponencial com parâmetro \lambda, Gama com vetor de parâmetros (2,
\lambda) e Exponencial de parâmetro (\lambda\beta + \beta)/\rho.
Providenciamos algumas propriedades estatísticas do novo processo:medidas
estatísticas condicionais e distribuição conjunta. A estimação para os
parâmetros do processo proposto foi realizada via método dos mínimos
quadrados condicionais e método gaussiano. Os estimadores foram avaliados
considerando seis cenários e tamanhos amostrais diferentes. Além disso,
objetivando comparar o desempenho do processo proposto, consideramos seis
processos autorregressivos de primeira ordem com distribuição marginal
não-gaussiana conhecidos na literatura. As medidas utilizadas na comparação
foram: Critério de Informaçãode Akaike (AIC), Critério de Informação
Bayesiano (BIC) e a Raiz do Erro Quadrático Médio de Previsão (RMSE). O
banco de dados usado para ilustrar o desempenho e a competitividade do
processo proposto, comparado com os citados anteriormente, é um conjunto de
dados hídricos. Os resultados obtidos mostram que o processo proposto é
bastante competitivo e ganha para todos os outros.

Favor divulgar entre possíveis interessados.
Att,

-- 
Maria do Carmo Soares de Lima
Professora Adjunta C- UFPE
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