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Influência do comportamento marginal na densidade conjunta bivariada / Influence of the marginal behavior on the joint densityMariela Fernández 19 June 2007 (has links)
Neste trabalho propomos a representação de uma densidade bivariada segundo a natureza geométrica das marginais. Uma densidade contínua pode ser aproximada pela exponencial de um polinômio num domínio limitado. Tal aproximação permite estudar a influência do comportamento marginal e condicional sobre a densidade conjunta. Esse estudo é realizado encontrando os conjuntos dos possíveis valores dos coeficientes do polinômio segundo a informação dada sobre as densidades marginais ou as densidades condicionais. Também analisamos os coeficientes segundo algumas medidas de dependência. Concluímos mostrando a influência do comportamento marginal e condicional sobre variáveis aleatórias discretas. / In this work we propose a representation of a bivariate density according to the geometrical nature of the marginals. A continuous density can be approximated by the exponencial of a polynomial in a finite domain. Such approximation let us study the influence of the marginal and conditional behavior on the joint density. This study is done by finding the possible values of the polynomial coefficients upon the given information about the marginal or the conditional densities. We also analyze the coefficients according some dependence measures. We conclude showing the influence of the marginal and conditional behavior on discrete random variables.
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ESTIMACIÓN DE LA PROBABILIDAD DE SOBREVERTIDO Y CAUDALES MÁXIMOS AGUAS ABAJO DE PRESAS DE EMBALSE. EFECTO DEL GRADO DE LLENADO INICIALAranda Domingo, José Ángel 20 March 2014 (has links)
El análisis sistemático del riesgo de inundación es cada vez más una necesidad y una exigencia en las legislaciones de los países desarrollados. Desde 2006 lo es para todos los países de la Unión Europea. Los procedimientos para ello, se basan en el análisis hidráulico para el caudal máximo correspondiente a un período de retorno dado.
La obtención de este caudal de pico está claramente establecida para cuencas no reguladas. Sin embargo, si existe un embalse aguas arriba y, sobre todo, si dicho embalse tiene una capacidad significativa, el riesgo se ve ampliamente modificado. En efecto, un embalse modifica de diversos modos el riesgo de crecida. En primer lugar, el riesgo se modifica a través del embalse vacío en el momento de iniciarse el evento. Este volumen es, en sí mismo, una variable aleatoria y puede ser muy grande, como sucede en los hiperembalses o en embalses dedicados al regadío que suelen estar muy vacíos al inicio de la temporada de lluvias.
Por otro lado, las características hidráulicas del aliviadero, la geometría del vaso por encima del labio de vertido y la existencia o no de compuertas y su estrategia de gestión, modifican el caudal de pico a través de la laminación producida sobre el hidrograma. Para analizar el efecto que produce un embalse es imprescindible no sólo conocer las características estadísticas del control de pico, sino también otros atributos del hidrograma y, sobre todo, su volumen.
Caudal de pico y volumen de crecida son sin embargo dos variables aleatorias que poseen una función de distribución conjunta bivariada. En este trabajo se presenta una metodología para el análisis del riesgo aguas abajo de una presa, y del propio riesgo de sobrevertido de dicha obra hidráulica.
Es por ello que se debe encontrar una metodología multivariada. Hasta la fecha los distintos intentos de tratar esta problemática se han estrellado porque las funciones de distribución bi-trivariadas son muy complejas de abordar matemáticamente, por lo que se deben realizar una serie simplificaciones que a veces son difícilmente justiciables.
Por todo lo anterior se pretende usar en esta tesis, el uso de cópulas matemáticas, que a pesar de su dificultar alivian la problemática anterior sin tener que recurrir a tales simplificaciones. / Aranda Domingo, JÁ. (2014). ESTIMACIÓN DE LA PROBABILIDAD DE SOBREVERTIDO Y CAUDALES MÁXIMOS AGUAS ABAJO DE PRESAS DE EMBALSE. EFECTO DEL GRADO DE LLENADO INICIAL [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/36537
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Modelagem estatística para a determinação de resultados de dados esportivos.Suzuki, Adriano Kamimura 27 June 2007 (has links)
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Previous issue date: 2007-06-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / The basic result of a soccer game is the final scoreboard, which can be seen as a
bivariate random vector. Theoretically and based on existent literature we can argue that
the number of marked gols by a team in a game obeys a (univariate) Poisson distribution.
Thus, the Bivariate Poisson distributions are studied, in special for the class "of Holgate"
(1964).
Using as information the recent results of the teams, whose confrontation we want to
model, several methods were used for parameters estimation of the Bivariate Poisson class
"of Holgate". The idea is to use procedures that supply the probabilities of occurrence of
placares, so that thus the probability of the occurrence of a certain result (team home´s
victory, draw or defeat) can be calculated properly.
The parameters of Bivariate Poisson distribution "of Holgate" are assumed to have a
dependence factors, such as attack, defense and field, that possibly explain the numbers
of goals. / O resultado básico de uma partida de futebol é o seu placar …nal, que pode ser visto
como um vetor aleatório bivariado. Teoricamente e baseando-se na literatura existente
podemos argumentar que o número de gols marcados por um time em uma dada partida
obedeça a uma distribuição (univariada) de Poisson. Assim, são estudadas as distribuições
de Poisson Bivariadas, com destaque para a classe "de Holgate" (1964).
Utilizando como informações os resultados recentes dos times, cujo confronto se queira
modelar, foram utilizados vários métodos para a estimação de parâmetros da densidade da
classe Poisson Bivariada "de Holgate". A idéia é considerar procedimentos que forneçam
as probabilidades de ocorrência de placares, para que assim a probabilidade da ocorrência
de um determinado resultado (vitória do time mandante, empate ou derrota) possa ser
obtido.
Os parâmetros da distribuição de Poisson Bivariada "de Holgate" são assumidos terem
dependência de fatores, tais como ataque, defesa e campo, que possivelmente explicam os
números de gols feitos.
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Uma nova abordagem para análise de dependência bivariadaMarchi, Vitor Alex Alves de 23 April 2010 (has links)
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Previous issue date: 2010-04-23 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this dissertation we describe and implement procedures for nonparametric estimation of copulas and Sibuya function, and also procedures for bivariate analysis of dependence based on the behavior of their contours plot. Besisdes, we describe and implement the chiplot procedure and as well as a procedure for analising bivariate dependence in presence of censoring in the sample. Particularly, we propose a way to use it in a local correlation analysis. The performance of the proposed procedures are illustrated and evaluated in cases of very simple correlation, but also in a more complex correlation schemes. / Nesta dissertação descrevemos e implementamos procedimentos para estimação paramétrica da cópula e da função de Sibuya, e também procedimentos para análise de dependência bivariada, baseados no comportamento das suas curvas de nível. Também, descrevemos e implementamos o procedimento chi-plot e um procedimento para a análise de dependência bivariada com presença de censura na amostra. Particularmente, propomos formas de usá-los em análise de correlação local. O desempenho dos procedimentos propostos são ilustrados e avaliados em casos de estruturas de correlação simples, mas também em esquemas de correlação mais complexa.
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[en] STATE SPACE MODEL FOR TIME SERIES WITH BIVARIATE POISSON DISTRIBUTION: AN APPLICATION OF DURBIN-KOOPMAN METODOLOGY / [pt] MODELO EM ESPAÇO DE ESTADO PARA SÉRIES TEMPORAIS COM DISTRIBUIÇÃO POISSON BIVARIADA: UMA APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DURBIN-KOOPMANSERGIO EDUARDO CONTRERAS ESPINOZA 15 September 2004 (has links)
[pt] Nesta tese, consideramos um modelo de espaço de estado bivariado para dados de contagem. A abordagem usada para resolver integrais não-analíticas que se apresentam no modelo é uma natural extensão da metodologia proposta por Durbin e Koopman - (DK), no sentido de que o Modelo Gaussiano
Aproximador deve possuir algumas matrizes de covariâncias diagonais. Esta modificação traz a vantagem de viabilizar o uso do tratamento univariado para séries multivariadas com as recursões de Kalman, o
qual, como se sabe, é mais eficiente do que o tratamento usual e facilita o uso de inicializações exatas destas mesmas recursões. O vetor de estado do modelo proposto é definido usando-se abordagem estrutural, onde os elementos do vetor de estado têm interpretação direta como tendência e sazonalidade. Apresentamos
exemplos simulados e reais para ilustrar o modelo. / [en] In this thesis we consider a state space model for bivariate observations of count data. The approach used to solve the non analytical integrals that appears as the solution of the resulting non-Gaussian filter is a natural extension of the methodology advocated by Durbin and Koopman (DK). In our approach the aproximated Gaussian Model (AGM), has a diagonal Covariance matrix, while in the original DK, this is a
full matrix. This modification make it possible to use univariate Kalman recursoes to construct the AGM, resulting in a computationally more efficient solution for the estimation of a Bivariate Poisson model. This also facilitates the use of exact initialization of those recursions. The state vector is specified using the structural approach, where the state elements are components which have direct interpretation, such as
trend and seasonals. In our bivariate set up the dependence between the bivariate vector of time series is accomplished by use of common components which drive both series. We present both simulation and
real life examples illustrating the use of our model.
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Alocação de Medidores para a Estimação de Estado em Redes Elétricas InteligentesRaposo, Antonio Adolpho Martins 26 February 2016 (has links)
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Dissertacao-AntonioAdolphoMartinsRaposo.pdf: 6219934 bytes, checksum: 92f0e1fb7c3d703fcf27aae305b549f2 (MD5)
Previous issue date: 2016-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / To plan and operate properly a Smart Grid (SG), many new technical considerations in the context of distribution systems, must be considered, for example: stability (due to installation of Distributed Generation (DG), the load and generation dispatch, management of energy storage devices and the assessment of the impact of electric vehicle connection on the distribution system. The main prerequisite for many of these new functions in the distribution system control center is to determine the electrical network state (magnitude and angle of nodal voltages) in real time from measurement devices installed in it. In the transmission system control centers, this task is performed by the state estimation tool. Thus, the Distribution System State Estimation (DSSE) is one of the cornerstones for the implementation of a SG. The presence of a small number of measurements can make the grid unobservable in the context of the DSSE. That is, the state variables (magnitude and angle of the node voltages of all bus) can not be determined from a set of measurements by a state estimator. Due to this, it is usually added a large number of pseudo measurements to the existing measurement plan to ensure observability and to enable the DSSE. A drawback with this strategy is that the accuracy of the estimated state is compromised due to the fact that the errors associated with the pseudo measurements are considerably higher than those relating to real measurements. Consequently, it is necessary to allocate meters (voltage magnitude, active and reactive power flows, current magnitudes, etc.) to guarantee the accuracy of the DSEE. The meter placement problem for the state estimation in the transmission networks is usually carried out with the objective of assuring the observability. On the other hand, the meter placement for the EERD aims to minimize probabilistic index associated with the errors between the true and estimated state vectors. An important component of the method used to solve the meters placement problem is a probabilistic technique used to estimate the objective function. Due to the nonlinear nature of DSSE problem, the best option has been to use the Monte Carlo Simulation (MCS). A disadvantage of the MCS to estimate the objective function of the allocation problem is its high computational cost due to the need to solve a nonlinear state estimation problem for each sample element. The main objective of this dissertation is to propose a probabilistic techniques to improve the computational performance of existing methodologies for meter placement without reducing the accuracy of the estimated ix state. This compromise has been established using two strategies. In the first one, a linear model is used to estimate the state and the MCS is applied to determine the risks of the objective function. In the second one, a closed analytical formula is used to determine the risks based on the linearized model. Furthermore, the improved versions of the meter placement algorithms proposed in this dissertation consider the effect of the correlation among the measurements. The proposed meter placement algorithms were tested in the British distribution system of 95 bus. The tests results demonstrate that the introduction of the proposed strategies in a meter placement algorithm significantly reduced its computational cost. Moreover, it can be observed that there were improvements in accuracy in some cases, because the risk estimates provided by MCS are not accurate with small samples. / Para planejar e operar adequadamente uma Rede Elétrica Inteligente (REI), muitas novas considerações técnicas, no âmbito de sistemas de distribuição, devem ser apreciadas, por exemplo: a estabilidade devido a instalação de Geração Distribuída (GD), o despacho de carga e geração, o gerenciamento de dispositivos de armazenamento de energia e a avaliação do impacto da conexão de veículos elétricos na rede de distribuição. O principal pré-requisito para muitas destas novas funções do centro de controle do sistema de distribuição é a determinação do estado da rede elétrica (módulo e a fase das tensões nodais) em tempo real a partir de dispositivos de medição nela instalados. Em centros de controle de sistemas de transmissão esta tarefa é realizada por ferramentas de estimação de estado. Desta forma, a Estimação de Estado em Redes de Distribuição (EERD) é um dos alicerces para a implantação de uma REI. A presença de um número reduzido de medições pode tornar a rede elétrica não observável no âmbito da EERD. Isto é, as variáveis de estado (módulo e fase das tensões nodais em todas as barras) não podem ser determinadas a partir de um conjunto de medições por um estimador de estado. Devido a isto, geralmente adiciona-se um grande número de pseudo-medições ao plano de medição existente para assegurar a observabilidade e viabilizar a EERD. Um problema com esta estratégia é que a precisão do estado estimado é comprometida devido ao fato de que os erros associados com as pseudo-medições são consideravelmente maiores do que aqueles referentes às medições reais. Consequentemente é necessário alocar medidores (magnitude das tensões, fluxos de potência ativa e reativa, magnitude das correntes, etc.) para garantir a precisão do EERD. O problema de alocação de medidores para a estimação de estado em redes de transmissão é, geralmente, realizado com o objetivo de assegurar a observabilidade. Por outro lado, a alocação de medidores para EERD é realizada visando minimizar índices probabilísticos associados com os erros entre os vetores de estado estimado e verdadeiro. Um componente importante do método usado para resolver o problema de alocação de medidores é a técnica probabilística usada para estimar a função objetivo. Devido à natureza não-linear do problema de EERD, a melhor opção tem sido utilizar a Simulação Monte Carlo (SMC). Uma desvantagem da SMC para estimar a função objetivo do problema de alocação é o seu alto custo computacional devido a necessidade de resolver um problema de estimação de estado não-linear para cada vii elemento da amostra. O principal objetivo desta dissertação é propor técnicas probabilísticas para melhorar o desempenho computacional de metodologias existentes para alocação de medidores sem sacrificar a precisão do estado estimado. Este compromisso foi estabelecido usando-se duas estratégias. Na primeira, um modelo linearizado é usado para estimar o estado e a SMC para determinar os riscos da função objetivo. Na segunda, uma fórmula analítica fechada é usada para determinar os riscos com base no modelo linearizado. Além disso, as versões melhoradas dos algoritmos de alocação propostos nesta dissertação consideram o efeito da correlação entre as medições. As metodologias de alocação propostas foram testadas no sistema de distribuição britânico de 95 barras. Os resultados dos testes demonstraram que a introdução das estratégias propostas em um algoritmo de alocação de medidores reduziu significativamente o seu custo computacional. Além disso, pode-se observar que ocorreram melhorias na precisão em alguns casos, pois as estimativas dos riscos fornecidas pela SMC não são precisas com pequenas amostras.
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Aprofundando as noções de dependência e envelhecimento em distribuições bivariadas de probabilidade / Deepening the notions of dependence and aging in bivariate probability distributionsPinto, Jayme Augusto Duarte Pereira 21 March 2014 (has links)
A distribuição bivariada de Marshall-Olkin é estendida, relaxando-se a hipótese de choques exponencialmente distribuídos e assumindo-se dependência entre os choques individuais. Abordagem semelhante é considerada para sua versão dual. Representação por meio de cópula, propriedades probabilísticas e de confiabilidade assim como resultados em valores extremos são então obtidos. A propriedade de falta de memória bivariada é estendida assumindo-se uma função de dependência sem memória. Uma nova classe de distribuições caracterizada por essa propriedade estendida é introduzida. Correspondentes interpretações geométricas, procedimentos de construção, representação estocástica, relação com cópula de sobrevivência e propriedades de confiabilidade são derivadas. / Bivariate Marshall-Olkin model, Dual model, Exponential representation, Dependence function, Bivariate aging, Copula, Survival copula, Stochastic order, Bivariate extreme value distribution, Pickands measure, Pickands dependence function, Failure rate, Bivariate hazard gradient, Bivariate lack-of-memory, Residual lifetime vector, Characterization.
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Aprofundando as noções de dependência e envelhecimento em distribuições bivariadas de probabilidade / Deepening the notions of dependence and aging in bivariate probability distributionsJayme Augusto Duarte Pereira Pinto 21 March 2014 (has links)
A distribuição bivariada de Marshall-Olkin é estendida, relaxando-se a hipótese de choques exponencialmente distribuídos e assumindo-se dependência entre os choques individuais. Abordagem semelhante é considerada para sua versão dual. Representação por meio de cópula, propriedades probabilísticas e de confiabilidade assim como resultados em valores extremos são então obtidos. A propriedade de falta de memória bivariada é estendida assumindo-se uma função de dependência sem memória. Uma nova classe de distribuições caracterizada por essa propriedade estendida é introduzida. Correspondentes interpretações geométricas, procedimentos de construção, representação estocástica, relação com cópula de sobrevivência e propriedades de confiabilidade são derivadas. / Bivariate Marshall-Olkin model, Dual model, Exponential representation, Dependence function, Bivariate aging, Copula, Survival copula, Stochastic order, Bivariate extreme value distribution, Pickands measure, Pickands dependence function, Failure rate, Bivariate hazard gradient, Bivariate lack-of-memory, Residual lifetime vector, Characterization.
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Dados de sobrevivência multivariados na presença de covariáveis e observações censuradas: uma abordagem bayesianaSantos, Carlos Aparecido dos 04 March 2010 (has links)
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Previous issue date: 2010-03-04 / In this work, we introduce a Bayesian Analysis for survival multivariate data in the presence of a covariate vector and censored observations. Different frailties or latent variables are considered to capture the correlation among the survival times for the same individual. We also introduce a Bayesian analysis for some of the most popular bivariate exponential distributions introduced in the literature. A Bayesian analysis is also introduced for the Block & Basu bivariate exponential distribution using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods and considering lifetimes in presence of covariates and censored data. In another topic, we introduce a Bayesian Analysis for bivariate lifetime data in the presence of covariates and censoring data assuming different bivariate Weibull distributions derived from some existing copula functions. A great computational simplification to simulate samples for the joint posterior distribution is obtained using the WinBUGS software. Numerical illustrations are introduced considering real data sets considering every proposed methodology. / Nesta tese introduzimos uma an´alise Bayesiana para dados de sobreviv encia multivariados, na presen¸ca de um vetor de covari´aveis e observa¸c oes censuradas. Diferentes fragilidades ou vari´aveis latentes s ao consideradas para capturar a correla¸c ao existente entre os tempos de sobreviv encia, para o mesmo indiv´ıduo. Tamb´em apresentamos uma an´alise Bayesiana para algumas das mais populares distribui¸c oes exponenciais bivariadas introduzidas na literatura. Uma an´alise Bayesiana tamb´em ´e introduzida para a distribui¸c ao exponencial bivariada de Block & Basu, usando m´etodos MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) e considerando os tempos de sobreviv encia na presen¸ca de covari´aveis e dados censurados. Em outro t´opico, introduzimos uma an´alise Bayesiana para dados de sobreviv encia bivariados na presen¸ca de covari´aveis e observa¸c oes censuradas, assumindo diferentes distribui¸c oes bivariadas Weibull derivadas de algumas fun¸c oes c´opulas existentes. Uma grande simplifica¸c ao computacional para simular amostras da distribui¸c ao a posteriori conjunta de interesse ´e obtida usando o software WinBUGS. Ilustra¸c oes num´ericas s ao introduzidas considerando conjunto de dados reais, para cada uma das metodologias propostas.
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