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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.45.2012.tde-30042012-160407
Documento
Autor
Nome completo
Victor Fossaluza
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
Pereira, Carlos Alberto de Braganca (Presidente)
Brentani, Helena Paula
Cozman, Fabio Gagliardi
Diniz, Carlos Alberto Ribeiro
Kolev, Nikolai Valtchev
Título em português
Estimação de distribuições discretas via cópulas de Bernstein
Palavras-chave em português
Cópulas
Distância de Aitchison
Distribuições Discretas
Inferência Não Paramétrica
Polinômios de Bernstein
Resumo em português
As relações de dependência entre variáveis aleatórias é um dos assuntos mais discutidos em probabilidade e estatística e a forma mais abrangente de estudar essas relações é por meio da distribuição conjunta. Nos últimos anos vem crescendo a utilização de cópulas para representar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias em uma distribuição multivariada. Contudo, ainda existe pouca literatura sobre cópulas quando as distribuições marginais são discretas. No presente trabalho será apresentada uma proposta não-paramétrica de estimação da distribuição conjunta bivariada de variáveis aleatórias discretas utilizando cópulas e polinômios de Bernstein.
Título em inglês
Discrete Distributions Estimation via Bernstein Copulas
Palavras-chave em inglês
Aitchison Distance
Bernstein Polynomials
Copulas
Discrete Distributions
Non Parametric Inference
Resumo em inglês
The relations of dependence between random variables is one of the most discussed topics in probability and statistics and the best way to study these relationships is through the joint distribution. In the last years has increased the use of copulas to represent the dependence structure among random variables in a multivariate distribution. However, there is still little literature on copulas when the marginal distributions are discrete. In this work we present a non-parametric approach for the estimation of the bivariate joint distribution of discrete random variables using copulas and Bernstein polynomials.
 
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FossaluzaVictor.pdf (1.07 Mbytes)
Data de Publicação
2012-05-08
 
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