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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2000.tde-20220712-115103
Documento
Autor
Nome completo
Adriana Bruscato Bortoluzzo
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2000
Orientador
Título em português
Análise espectral de processos não-estacionários utilizando a transformada de Fourier
Palavras-chave em português
Análise De Séries Temporais
Análise Espectral
Resumo em português
Os processos estacionários representam um papel fundamental na análise de séries temporais. As técnicas estatísticas para estes processos, baseadas na análise espectral ou nos modelos peramétricos, estão bem resolvidas e são utilizadasfrequentemente. Na prátrica, a estacionariedade é uma idealização. Para alguns processos, pode ser válida uma aproximação para estacionariedade mas, na maioria dos casos, a série é não-estacionária. Os principais objetivos deste trabalho sãoapresentar algumas definições de espectro para processos não-estacionários e, quando possível, os estimadores para esses espectros e suas propriedades. Verificaremos, também, a existência de relações entre as diferentes definições de espectro.As preocupações essenciais serão verificar a possível não-estacionariedade desses processos e encontrar estimadores que transmitam as periodicidades existentes nos mesmos. Os estimadores estudados serão aplicados em simulações de processosnão-estacionários e em dois conjuntos de dados reais
Título em inglês
not available
Resumo em inglês
Stationay has always played a major role in time series analysis. The statistical techniques for stationary processes, based on the spectral analysis or parametric models, are well developed and are often emplyed. But in many applications theassumption of stationarity fails to be true and there exists no natural generalization from stationary to nondtationary processes. In this work we present some definitions os spectrum for nonstationary processes and when ever possible define thespectral estimators and their properties. We also examine the relations between different spectrum definitions. We performed some simulations and applied the techniques to real data
 
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Data de Publicação
2022-07-13
 
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