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[pt] EFEITO DA ESTIMAÇÃO DOS PARÂMETROS SOBRE O DESEMPENHO CONJUNTO DOS GRÁFICOS DE CONTROLE DE X-BARRA E S / [en] EFFECT OF PARAMETER ESTIMATION ON THE JOINT PERFORMANCE OF THE X-BAR AND S CHARTSLORENA DRUMOND LOUREIRO VIEIRA 09 July 2020 (has links)
[pt] A probabilidade de alarme falso, alfa, dos gráficos de controle de processos depende dos seus limites de controle, que, por sua vez, dependem de estimativas dos parâmetros do processo. Esta tese apresenta inicialmente uma revisão dos principais trabalhos sobre o efeito dos erros de estimação dos parâmetros do processo sobre alfa quando se utiliza o gráfico de X e S individualmente e em conjunto. O desempenho dos gráficos é medido através de medidas de desempenho (número médio de amostras até o sinal, taxa de alarme falso, distribuição do número de amostras até o sinal, que, em geral, são variáveis aleatórias, função dos erros de estimação. Pesquisas recentes têm focado nas propriedades da distribuição condicional do número de amostras até o sinal, ou ainda, nas propriedades da distribuição da taxa de alarme-falso
condicional. Esta tese adota esta abordagem condicional e analisa o efeito da estimação dos parâmetros do processo no desempenho conjunto dos gráficos de X e S em dois casos: Caso KU (Média conhecida – Variância desconhecida) e Caso UU (Média desconhecida – Variância desconhecida). A quase totalidade
dos trabalhos anteriores considerou apenas um gráfico, isoladamente; sobre efeito da estimação dos parâmetros sobre o desempenho conjunto conhecemos apenas um trabalho, sobre gráficos de X e R, mas nenhum sobre gráficos de X e S. Os resultados da análise mostram que o desempenho dos gráficos pode
ser muito afetado pela estimação de parâmetros e que o número de amostras iniciais requerido para garantir um desempenho desejado é muito maior que os números tradicionalmente recomendados na literatura normativa de controle estatístico de processo (livros texto e manuais). Esse número é, porém, menor que o máximo entre os números requeridos para os gráficos de X e de S individualmente. Questões a serem investigadas como desdobramento dessa pesquisa são também indicadas nas Considerações Finais e Recomendações. / [en] The false-alarm rate of control charts, alpha, depends on the control limits calculated, which depend, in turn, on the estimated process parameters. This dissertation initially presents a review of the main research articles about the effect of the estimation errors of the process parameters upon alpha when X and S charts are used separately and together. The charts performance is evaluated through performance measures (average run-length, false-alarm rate, run-length distribution, etc), which are, in general, random variables, function of the estimation errors. Recent researches focused on the properties of the conditional run-length, or still (in the case of Shewhart charts) on the properties of the conditional false-alarm rate distribution. This dissertation adopts this conditional approach and investigates the effect of parameter estimation on the joint behavior of X and S charts in two cases: KU Case (Known mean – Unknown variance) and UU Case (Unknown mean - Unknown variance). Almost all previous works considered just only one chart separately – just only one joint performance work is known by the author, one about the effect of the estimation errors of the process parameters upon X e R joint performance. The results show that the charts performance can be severely affected by the parameter estimation and the number of initial samples required to ensure the desirable performance is greater than the numbers of initial samples recommended by traditional statistical process control reference texts (books and manuals). This number is, however, smaller than the maximum between the numbers of samples required by the X and the S charts separately. Additional issues for follow-up research are recommended in the concluding section.
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[pt] ANÁLISE ESPECTRAL, DETECÇÃO DE SINAIS E ESTIMAÇÃO DE CANAL EM SISTEMAS GFDM / [en] SPECTRAL ANALYSIS, SIGNAL DETECTION AND CHANNEL ESTIMATION IN GFDM SYSTEMSRANDY VERDECIA PENA 26 April 2019 (has links)
[pt] Este trabalho tem como finalidade o estudo das possibilidade do sistema GFDM (Generalized Frequency Division Multiplexing). Para o estudo feito foi apresentado um modelo matricial para representar os sinais gerados no sistema GFDM, a semelhança do modelo de sinal do sistema OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Tal modelo permitiu a obtenção de expressões analíticas para a Densidade Espectral de Potência (DEP, Spectral Power Density) dos sinais e sua comparação com a DEP dos sinais transmitidos em sistemas OFDM. A partir do modelo matricial apresentado são estudados o desempenho de diferentes tipos de equalizadores/detectores lineares clássicos passíveis de utilização neste sistema de comunicações digitais, tais como Zero Forcing, Minimum Mean Square Error e Matched Filter. Além disso o trabalho propõe e analisa o desempenho resultante da aplicação de técnicas de supressão de interferência PIC (Parallel Interference Cancellation) em conjunto com os detectores lineares mencionados e dos detectores LAS (Likelihood Ascent Search) precedidos por equalizadores Matched Filter (MF-LAS). O número de estágios PIC realizados em cada detecção é controlado por uma estratégia de parada baseada na métrica de distância. Diferentes esquemas de detecção MF-LAS em conjunto com PIC são também propostos e examinadas. Finalmente, partindo do modelo matricial desenvolvido neste trabalho é realizada a estimação de canal empregando a estratégia de símbolos pilotos ortogonais. As diferentes estratégias de detecção examinadas para o sistemas GFDM são comparadas em termos de desempenho BER (Bit Error Rate) e da complexidade computacional associada aos respectivos detectores. Comparações entre os sistemas GFDM e OFDM com destaque na complexidade na geração de sinais, eficiência espectral e desempenho estão também incluídos nesta dissertação. / [en] The main goal of the presented work is to study the possibilities of the GFDM system (Generalized Frequency Division Multiplexing). For achieving this purpose, a matrix model is presented which represents the signals generated in the GFDM system, similar to the signal model of the OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) system. This model allows the obtainment analytical expressions for the Spectral Power Density (DEP) of the signals and their comparison with the DEP of the signals transmitted in OFDM systems. Furthermore, we study the performance of different types of classical linear equalizers/detectors that can be used in the digital communications systems, such as Zero Forcing, Minimum Mean Square Error and Matched Filter. In addition, we propose and analyze the performance resulting from the application of PIC (Parallel Interference Cancellation) interference suppression techniques together with the linear detectors mentioned and LAS (Likelihood Ascent Search) detectors preceded by Matched Filter (MF-LAS) equalizers. The number of PIC stages performed at each detection is controlled by a stop strategy based on the distance metric. Different MF-LAS detection schemes together with PIC are also proposed and examined. Finally, the channel estimation is performing based on the matrix model developed in this work and using orthogonal pilots symbols. The differents strategies of detection examined for GFDM systems are compared in terms of BER performance (Bit Error Rate) and the computational complexity associated with the respective detectors. Comparisons between GFDM and OFDM systems based on criterions as the complexity of the signal generation, spectral efficiency and performance are also included in this dissertation.
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[en] NON-PARAMETRIC ESTIMATIONS OF INTEREST RATE CURVES : MODEL SELECTION CRITERION: MODEL SELECTION CRITERIONPERFORMANCE DETERMINANT FACTORS AND BID-ASK S / [pt] ESTIMAÇÕES NÃO PARAMÉTRICAS DE CURVAS DE JUROS: CRITÉRIO DE SELEÇÃO DE MODELO, FATORES DETERMINANTES DEDESEMPENHO E BID-ASK SPREADANDRE MONTEIRO DALMEIDA MONTEIRO 11 June 2002 (has links)
[pt] Esta tese investiga a estimação de curvas de juros sob o
ponto de vista de métodos não-paramétricos. O texto está
dividido em dois blocos. O primeiro investiga a questão do
critério utilizado para selecionar o método de melhor
desempenho na tarefa de interpolar a curva de juros
brasileira em uma dada amostra. Foi proposto um critério
de
seleção de método baseado em estratégias de re-amostragem
do tipo leave-k-out cross validation, onde K k £ £ 1
e K é função do número de contratos observados a cada
curva
da amostra. Especificidades do problema reduzem o esforço
computacional requerido, tornando o critério factível. A
amostra tem freqüência diária: janeiro de 1997 a
fevereiro
de 2001. O critério proposto apontou o spline cúbico
natural -utilizado com método de ajuste perfeito aos
dados - como o método de melhor desempenho. Considerando
a
precisão de negociação, este spline mostrou-se não
viesado. A análise quantitativa de seu desempenho
identificou, contudo, heterocedasticidades nos erros
simulados. A partir da especificação da variância
condicional destes erros e de algumas hipóteses, foi
proposto um esquema de intervalo de segurança para a
estimação de taxas de juros pelo spline cúbico natural,
empregado como método de ajuste perfeito aos
dados. O backtest sugere que o esquema proposto é
consistente, acomodando bem as hipóteses e aproximações
envolvidas. O segundo bloco investiga a estimação da
curva
de juros norte-americana construída a partir dos
contratos
de swaps de taxas de juros dólar-Libor pela Máquina de
Vetores Suporte (MVS), parte do corpo da Teoria do
Aprendizado Estatístico. A pesquisa em MVS tem obtido
importantes avanços teóricos, embora ainda sejam escassas
as implementações em problemas reais de regressão. A MVS
possui características atrativas para a modelagem de
curva
de juros: é capaz de introduzir já na estimação
informações
a priori sobre o formato da curva e sobre aspectos da
formação das taxas e liquidez de cada um dos contratos a
partir dos quais ela é construída. Estas últimas são
quantificadas pelo bid-ask spread (BAS) de cada contrato.
A formulação básica da MVS é alterada para assimilar
diferentes valores do BAS sem que as propriedades dela
sejam perdidas. É dada especial atenção ao levantamento
de
informação a priori para seleção dos parâmetros da MVS a
partir do formato típico da curva. A amostra tem
freqüência diária: março de 1997 a abril de 2001. Os
desempenhos fora da amostra de diversas especificações da
MVS foram confrontados com aqueles de outros métodos de
estimação. A MVS foi o método que melhor controlou o
trade-
off entre viés e variância dos erros. / [en] This thesis investigates interest rates curve estimation
under non-parametric approach. The text is divided into two
parts. The first one focus on which criterion to use to
select the best performance method in the task of
interpolating Brazilian interest rate curve. A selection
criterion is proposed to measure out-of-sample performance
by combining resample strategies leave-k-out cross
validation applied upon the whole sample curves, where K k
£ £ 1 and K is function of observed contract number in each
curve. Some particularities reduce substantially
the required computational effort, making the proposed
criterion feasible. The data sample range is daily, from
January 1997 to February 2001. The proposed criterion
selected natural cubic spline, used as data perfect-fitting
estimation method. Considering the trade rate
precision, the spline is non-biased. However, quantitative
analysis of performance determinant factors showed the
existence of out-of-sample error heteroskedasticities. From
a conditional variance specification of these errors,
a security interval scheme is proposed for
interest rate generated by perfect-fitting natural cubic
spline. A backtest showed that the proposed security
interval is consistent, accommodating the evolved
assumptions and approximations.
The second part estimate US free-for-floating interest rate
swap contract curve by using Support Vector Machine (SVM),
a method derived from Statistical Learning Theory.
The SVM research has got important theoretical results,
however the number of implementation on real regression
problems is low. SVM has some attractive characteristics
for interest rates curves modeling: it has the ability to
introduce already in its estimation process a priori
information about curve shape and about liquidity and price
formation aspects of the contracts that generate the curve.
The last information set is quantified by the bid-ask
spread. The basic SVM formulation is changed in order to be
able to incorporate the different values for bid-ask
spreads, without losing its properties. Great attention is
given to the question of how to extract a priori
information from swap curve typical shape to be used in
MVS parameter selection. The data sample range is daily,
from March 1997 to April 2001.
The out-of-sample performances of different SVM
specifications are faced with others
method performances. SVM got the better control of trade-
off between bias and variance of out-of-sample errors.
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