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Estudo sobre a garantia de estabilidade em malha fechada com estimação algébrica de derivadas. / A study abpout the closed loop stability of control systems equipped with algebraic estimators of output derivatives.López Murgueytio, Zoraida Violeta 04 November 2016 (has links)
A presente tese trata do estudo dos estimadores algébricos aplicados a sistemas de controle. Tais estimadores são filtros variantes no tempo que estimam as derivadas dos sinais de entrada e funcionam como uma alternativa ao uso de observadores. Este trabalho inclui uma contribuição teórica que permite determinar um limite superior do erro do estimador algébrico. Também, mostramos um resultado que garante estabilidade em malha fechada no contexto do princípio da separação para esta classe particular de sistemas. Um exemplo de levitação magnética baseado em linearização exata com estimadores algébricos de derivadas até segunda ordem implementados digitalmente é tratado com detalhe. Simulações em computador são apresentadas mostrando excelentes resultados. / This thesis deals with the algebraic estimators and their application in closed loop control systems. The algebraic estimators can be implemented as time-varying filters that produce an estimation of the derivatives of the input signal, and they can be an interesting alternative for substituting classical observers. This work includes a theoretic contribution that allows to compute a bound of the estimation error of the algebraic estimator. Furthermore it is shown that any derivative estimator that respects this bound will assure closed loop stability in the context of the separation principle, at least for a class of nonlinear systems. An example of magnetic levitation based on exact linearization and in closed loop with an estimator of the first and second derivatives is considered. A digital implementation of the algebraic estimation is also discussed, and simulations are presented, showing excellent results.
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Correlação intraclasse de Pearson para pares repetidos: comparação entre dois estimadores / Intraclass correlation of Pearson repeated for couples: comparison between two estimatorsBergamaschi, Denise Pimentel 12 March 1999 (has links)
Objetivo. Comparar, teórica e empiricamente, dois estimadores do coeficiente de correlação intraclasse momento-produto de Pearson para pares repetidos Pi. O primeiro é o estimador \"natural\", obtido mediante a correlação momento-produto de Pearson para membros de uma mesma classe (rI) e o segundo, obtido como função de componentes de variância (icc). Métodos. Comparação teórica e empírica dos parâmetros e estimadores. A comparação teórica envolve duas definições do coeficiente de correlação intraclasse PI como medida de confiabilidade (*), para o caso de duas réplicas, assim como uma apresentação da técnica de análise de variância e a definição e interpretação dos estimadores ri e icc. A comparação empírica é realizada mediante um estudo de simulação Monte Carlo com a geração de pares de valores correlacionados segundo o coeficiente de correlação intraclasse, momento-produto de Pearson para pares repetidos. Os pares de valores são distribuídos segundo uma distribuição Normal bivariada, com valores do tamanho da amostra e da correlação intraclasse previamente fixados em: n= 15, 30 e 45 e pI = {O; 0,15; 0,30; 0,45; 0,60; 0,75; 0,9}. Resultados. Comparando-se o vício e o erro quadrático médio dos estimadores, bem como as amplitudes dos intervalos de confiança, tem-se como resultado que o vício de icc foi sempre menor que o vício de rI, mesmo ocorrendo com o erro quadrático médio. Conclusões. O icc é um estimador melhor, principalmente para n pequeno (por exemplo 15). Para valores maiores de n (30 ou mais), os estimadores produzem resultados iguais até a segunda casa decimal. / Objective. This thesis presents and compares, theoretically and empirically, two estimators of the intraclass correlation coefficient pI, defined as Pearson\'s pairwise intraclass correlation coefficient. The first is the \"natural\" estimator, obtained by Pearson\'s moment-product correlation for members of one class (rI) while the second was obtained as a function of components of variance (icc). Methods. Theoretical and empirical comparison of the parameters and estimators are performed. The theoretical comparison involves two definitions of the intrac1ass correlation coefficient pI as a measure of reliability (*) for two repeated measurements in the same class and the presentation of the technique of analysis of variance, as well as for the definition and interpretation of the estimators ri and icc. The empirical comparison was carried out by means of a Monte Carlo simulation study of pairs of correlated values according Pearson\'s pairwise correlation. The pairs of values follow a normal bivariate distribution, with correlation values and sample size previously fixed: n= 15, 30 e 45 and Pl = . Results. Bias and mean square error for the estimators were compared as well as the range of the intervals of confidence. The comparison shows that the bias of icc is always smaller than of rI This also applies to the mean square error. Conclusions. The icc is a better estimator, especially for n less than or equal to 15. For larger samples sízes (n 30 or more), the estimators produce results that are equal to the second decimal place. (*) Fórmula
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Utilizando estimadores entrópicos generalizados na estimação de modelos de apreçamento de ativosBrandão, Diego Gusmão 16 December 2013 (has links)
Submitted by Diego Brandão (digusmao@hotmail.com) on 2014-07-09T16:20:43Z
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Previous issue date: 2013-12-16 / Este trabalho analisa as propriedades de uma nova medida de má especificação de modelos de apreçamento, que está relacionada com o tamanho do ajuste multiplicativo necessário para que o modelo seja corretamente especificado. A partir disso, caracterizamos o parâmetro que minimiza a medida a partir de um programa dual, de solução mais simples. Os estimadores naturais para esse parâmetro pertencem à classe de Generalized Empirical Likelihood. Derivamos as propriedades assintóticas deste estimador sob a hipótese de má especificação. A metodologia é empregada para estudar como se comportam em amostras finitas as estimativas de aversão relativa ao risco em uma economia de desastres quando os estimadores estão associados a nossa medida de má especificação. Nas simulações vemos que em média a aversão ao risco é superestimada, mesmo quando ocorre um número significativo de desastres.
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Coeficientes de parentesco em espécies florestais /Sousa, Antonio Higo Moreira de January 2018 (has links)
Orientador: Evandro Vagner Tambarussi / Resumo: Parentesco entre indivíduos em populações naturais é uma informação com múltiplos usos e pode ser acessada por meio de estimadores que usam dados moleculares. Todavia, cada estimador possui pressuposições e, muitas vezes, rigorosas para espécies florestais. Assim, a modelagem dos dados é uma etapa importante e, quase em todos os casos, negligenciada. Este trabalho teve como objetivo avaliar a eficácia de diferentes estimadores de parentesco em Acrocomia aculeata (Jacq.) Lodd. ex Mart., Hymenaea stigonocarpa Mart. ex Hayne e Dipteryx alata Vogel., bem como em quatro diferentes populações simuladas. A partir das coancestrias médias ( ������̅ ) estimadas, foi calculado o erro dos estimadores pressupondo que os indivíduos analisados eram meios-irmãos (������̅=0,125). As estimativas de parentesco oscilaram conforme a espécie e o método utilizado, gerando diferentes valores de erro para cada estimador. A correlação foi observada apenas entre estimadores que possuíam o mesmo método de estimativa ou com pressupostos similares. As populações simuladas tiveram melhores valores estimados e menores erros em comparação com dados reais. Os valores de erro dos estimadores encontrados, demonstram que somente aplicação dos estimadores para a inferência de determinado grau de parentesco, pode gerar resultados viesados e corroborar para ineficácia da tomada de decisão, sendo necessário o uso de informações complementares associadas ao parentesco, como análise do sistema de reprodução, estrutura gen... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Understanding kinship between individuals in natural populations offers useful information that can be assessed based on estimators of molecular data. However, each estimation method is based on assumptions and is often restricted for forest species. Thus, modeling the data is an important step that is almost always neglected. This study aims to evaluate the efficacy of different kinship estimators for Acrocomia aculeata (Jacq.) Lodd, ex Mart., Hymenaea stigonocarpa Mart. Ex Hayne, and Dipteryx alata Vogel., and four different simulated populations. From the estimated mean coancestry (�����̅), the error estimates were calculated assuming that analyzed individuals were perfect half-siblings (�����̅=0,125). Estimates of kinship ranged according to the species and method used, generating different error values for each estimator. A correlation was observed only between estimators that used the same estimation method or similar assumptions. Simulated populations showed more accurate estimates and lower error values compared to actual data. The error values of the estimators demonstrate that the application of estimators to infer a certain degree of kinship can generate biased results and lead to inefficient decision making. Thus, the use of complementary information associated with kinship is necessary, such as analysis of the reproduction system and genetic structure of the population, enabling more precise inferences of the kinship between evaluated individuals. / Mestre
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Critérios de seleção para incremento de uniformidade de produção em bovinos de corteNeves, Haroldo Henrique de Rezende [UNESP] 01 February 2010 (has links) (PDF)
Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:06Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2010-02-01Bitstream added on 2014-06-13T18:54:02Z : No. of bitstreams: 1
neves_hhr_me_jabo.pdf: 1347813 bytes, checksum: 533a7d64f9bb2ee7d83391c75514635d (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O objetivo deste estudo foi investigar a existência de variabilidade genética aditiva sobre a variância residual do ganho de peso do nascimento à desmama (GND) de bovinos Nelore e as perspectivas de se explorar diferenças entre genótipos para variância residual para a obtenção de maior uniformidade de produção, por meio de seleção. Diferentes abordagens, implementadas em dois passos, foram estudadas: Inicialmente, avaliaram-se três modelos para análise de medidas de dispersão dos resíduos associados às observações de GND da progênie de touros Nelore. O modelo considerado mais promissor foi empregado em estudo subsequente, em que foi investigado o impacto do tamanho de progênie dos touros nas estimativas obtidas para variância aditiva sobre a dispersão residual e estimadores de dispersão em diferentes escalas foram comparados. A confiabilidade de tal abordagem foi verificada por meio de simulação de Monte Carlo. Um último estudo avaliou a possibilidade de se considerarem, simultaneamente, efeitos aditivos e ambientais sobre a variância residual de GND, empregando-se diferentes modelos para análise do logaritmo natural do quadrado do resíduo associado a cada observação. Concluiu-se que, ao se considerar famílias de grande tamanho, seria possível obter predições acuradas do mérito genético dos touros para a variância residual e alguma resposta em termos de uniformidade de produção, sendo a abordagem do último estudo considerada a mais adequada para este fim. Desconsiderar efeitos ambientais sobre a variância residual no segundo passo das análises pode levar a superestimação da variância aditiva sobre a dispersão residual, bem como da resposta esperada à seleção / This study was carried out to investigate the existence of genetic variability on residual variance of beef cattle production traits and to evaluate the opportunity for improvement in uniformity of such traits by selecting for lower residual variance. Different two-step approaches were studied to address these questions: Firstly, three models were employed to analyze different measures associated with residual dispersion of weight gain from birth to weaning (GND) in the progeny of Nellore sires. The model that performed best was employed in a subsequent study to access the impact of progeny size on estimates of additive variance for residual dispersion, also aiming to compare dispersion estimators of different scales and to predict selection response in each situation. Reliability of this approach was verified by Monte Carlo simulation. The possibility of considering, simultaneously, additive and environmental effects on residual variance of GND was investigated by analyzing log squared residuals associated with each observation according to different models. It was concluded that, by considering large sire families, accurate estimates of genetic merit of sires for residual variance could be obtained as well as some improvement in uniformity of GND. Analyzing log squared residuals associated with each observation was considered the most promising approach for this task. Ignoring environmental effects at the level of residual variance could lead to inflated estimates of additive variance of residual dispersion, therefore implying in overestimation of response to selection
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Estudo sobre a garantia de estabilidade em malha fechada com estimação algébrica de derivadas. / A study abpout the closed loop stability of control systems equipped with algebraic estimators of output derivatives.Zoraida Violeta López Murgueytio 04 November 2016 (has links)
A presente tese trata do estudo dos estimadores algébricos aplicados a sistemas de controle. Tais estimadores são filtros variantes no tempo que estimam as derivadas dos sinais de entrada e funcionam como uma alternativa ao uso de observadores. Este trabalho inclui uma contribuição teórica que permite determinar um limite superior do erro do estimador algébrico. Também, mostramos um resultado que garante estabilidade em malha fechada no contexto do princípio da separação para esta classe particular de sistemas. Um exemplo de levitação magnética baseado em linearização exata com estimadores algébricos de derivadas até segunda ordem implementados digitalmente é tratado com detalhe. Simulações em computador são apresentadas mostrando excelentes resultados. / This thesis deals with the algebraic estimators and their application in closed loop control systems. The algebraic estimators can be implemented as time-varying filters that produce an estimation of the derivatives of the input signal, and they can be an interesting alternative for substituting classical observers. This work includes a theoretic contribution that allows to compute a bound of the estimation error of the algebraic estimator. Furthermore it is shown that any derivative estimator that respects this bound will assure closed loop stability in the context of the separation principle, at least for a class of nonlinear systems. An example of magnetic levitation based on exact linearization and in closed loop with an estimator of the first and second derivatives is considered. A digital implementation of the algebraic estimation is also discussed, and simulations are presented, showing excellent results.
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Correlação intraclasse de Pearson para pares repetidos: comparação entre dois estimadores / Intraclass correlation of Pearson repeated for couples: comparison between two estimatorsDenise Pimentel Bergamaschi 12 March 1999 (has links)
Objetivo. Comparar, teórica e empiricamente, dois estimadores do coeficiente de correlação intraclasse momento-produto de Pearson para pares repetidos Pi. O primeiro é o estimador \"natural\", obtido mediante a correlação momento-produto de Pearson para membros de uma mesma classe (rI) e o segundo, obtido como função de componentes de variância (icc). Métodos. Comparação teórica e empírica dos parâmetros e estimadores. A comparação teórica envolve duas definições do coeficiente de correlação intraclasse PI como medida de confiabilidade (*), para o caso de duas réplicas, assim como uma apresentação da técnica de análise de variância e a definição e interpretação dos estimadores ri e icc. A comparação empírica é realizada mediante um estudo de simulação Monte Carlo com a geração de pares de valores correlacionados segundo o coeficiente de correlação intraclasse, momento-produto de Pearson para pares repetidos. Os pares de valores são distribuídos segundo uma distribuição Normal bivariada, com valores do tamanho da amostra e da correlação intraclasse previamente fixados em: n= 15, 30 e 45 e pI = {O; 0,15; 0,30; 0,45; 0,60; 0,75; 0,9}. Resultados. Comparando-se o vício e o erro quadrático médio dos estimadores, bem como as amplitudes dos intervalos de confiança, tem-se como resultado que o vício de icc foi sempre menor que o vício de rI, mesmo ocorrendo com o erro quadrático médio. Conclusões. O icc é um estimador melhor, principalmente para n pequeno (por exemplo 15). Para valores maiores de n (30 ou mais), os estimadores produzem resultados iguais até a segunda casa decimal. / Objective. This thesis presents and compares, theoretically and empirically, two estimators of the intraclass correlation coefficient pI, defined as Pearson\'s pairwise intraclass correlation coefficient. The first is the \"natural\" estimator, obtained by Pearson\'s moment-product correlation for members of one class (rI) while the second was obtained as a function of components of variance (icc). Methods. Theoretical and empirical comparison of the parameters and estimators are performed. The theoretical comparison involves two definitions of the intrac1ass correlation coefficient pI as a measure of reliability (*) for two repeated measurements in the same class and the presentation of the technique of analysis of variance, as well as for the definition and interpretation of the estimators ri and icc. The empirical comparison was carried out by means of a Monte Carlo simulation study of pairs of correlated values according Pearson\'s pairwise correlation. The pairs of values follow a normal bivariate distribution, with correlation values and sample size previously fixed: n= 15, 30 e 45 and Pl = . Results. Bias and mean square error for the estimators were compared as well as the range of the intervals of confidence. The comparison shows that the bias of icc is always smaller than of rI This also applies to the mean square error. Conclusions. The icc is a better estimator, especially for n less than or equal to 15. For larger samples sízes (n 30 or more), the estimators produce results that are equal to the second decimal place. (*) Fórmula
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Condições de regularidade para o modelo de regressão com parametrização geral / Regularity conditions for the regression model with general parameterizationLoose, Laís Helen 24 May 2019 (has links)
Este trabalho objetiva apresentar um estudo detalhado e sistemático de algumas condições de regularidade para inferências baseadas em máxima verossimilhança no modelo de regressão elíptico multivariado com parametrização geral proposto em Lemonte e Patriota (2011). O modelo em estudo tem vários modelos importantes como casos particulares, entre eles temos os modelos lineares e não lineares homocedásticos e heterocedásticos, modelos mistos, modelos heterocedásticos com erros nas variáveis e na equação, modelos multiníveis, entre outros. As condições de regularidade estudadas estão associadas à identificabilidade do modelo, à existência, à unicidade, à consistência e à normalidade assintótica dos estimadores de máxima verossimilhança (EMV) e à distribuição assintótica das estatísticas de testes. Para isso, são enunciadas as condições suficientes e formalizados os teoremas que garantem a existência, unicidade, consistência e normalidade assintótica dos EMV e a distribuição assintótica das estatísticas de teste usuais. Além disso, os resultados de cada teorema são comentados e as demonstrações são apresentadas com detalhes. Inicialmente, considerou-se o modelo sob a suposição de normalidade dos erros, para, na sequência, ser possível generalizar os resultados para o caso elíptico. A fim de exemplificar os resultados obtidos, foram verificadas, analiticamente, a validade de algumas condições e os resultados de alguns teoremas em casos particulares do modelo geral. Ademais, foi desenvolvido um estudo de simulação em que uma das condições é violada adotando o modelo heterocedástico com erros nas variáveis e na equação. Por meio de simulações de Monte Carlo foram avaliados os impactos sobre a consistência e normalidade assintótica dos EMV. / This work aims to present a detailed and systematic study of some regularity conditions for inferences based on maximum likelihood in the multivariate elliptic regression model with general parameterization proposed in Lemonte and Patriota (2011). The model under study has several important models as particular cases, among them we have the linear and non-linear homocedastic and heterocedastic models, mixed models, heterocedastic models with errors in the variables and in the equation, multilevel models, among others. The regularity conditions studied are associated with the identifiability of the model, existence, uniqueness, consistency and asymptotic normality of the maximum likelihood estimators (MLE) and the asymptotic distribution of some test statistics. Sufficient conditions are stated to guarantee the existence, unicity, consistency and asymptotic normality of the MLE and the asymptotic distribution of the usual test statistics. In addition, the results of each theorem are commented and the proof are presented in detail. Initially, the model was considered under the assumption of normality of the errors, and then the results were generalized for the elliptical case. In order to exemplify the attained results, some particular cases of the general model are analyzed analytically, the validity of some conditions and the results of some theorems are verified. In addition, a simulation study is developed with one of the conditions violated under the heterocedastic model with errors in the variables and in the equation. By means of Monte Carlo simulations, the impacts of this violation on the consistency and the asymptotic normality of the MLE are evaluated.
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Estimador fuzzy de velocidade para motores de indução trifásicos usando abordagem sensorless / Speed fuzzy estimator for three-phase induction motors using sensorless approachMinotti, Cristiano 08 July 2008 (has links)
O uso da tecnologia sensorless é uma tendência crescente para acionamentos industriais aplicados em máquinas elétricas. A estimação dos parâmetros elétricos e mecânicos envolvidos com o controle da máquina elétrica são utilizados freqüentemente para se evitar medir todas as variáveis envolvidas no processo. A redução de custos em acionamentos industriais, além do incremento da robustez do sistema, são algumas das vantagens do uso de técnicas sensorless. Este trabalho propõe o uso de lógica fuzzy para estimar a velocidade de rotação de motores de indução trifásicos. Estão presentes resultados de simulações computacionais e comparação com outras técnicas inteligentes para validação da abordagem apresentada. / The use of sensorless technologies is an increasing tendency on industrial drives for electrical machines. The estimation of electrical and mechanical parameters involved with the electric machine control is used very frequently in order to avoid measurement of all variables from this process. The cost reduction may also be considered in industrial drives, besides the increasing robustness of the system, as advantages of the use of sensorless technologies. This work proposes the use of fuzzy logic to estimate the speed in three-phase induction motors. Simulation results are presented to validate the proposed approach and comparative analyses with other intelligent techniques are also outlined.
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[en] A SUGGESTION FOR THE STRUCTURE IDENTIFICATION OF LINEAR AND NON LINEAR TIME SERIES BY THE USE OF NON PARAMETRIC REGRESSION / [pt] UMA SUGESTÃO PARA IDENTIFICAÇÃO DA ESTRUTURA DE SÉRIES TEMPORAIS, LINEARES E NÃO LINEARES, UTILIZANDO REGRESSÃO NÃO PARAMÉTRICAROSANE MARIA KIRCHNER 10 February 2005 (has links)
[pt] Esta pesquisa fundamenta-se na elaboração de uma
metodologia para identificação da estrutura de séries
temporais lineares e não lineares, baseada na estimação não
paramétrica e semi-paramétrica de curvas em modelos do tipo
Yt=E(Yt|Xt) +e, onde Xt=(Yt-1, Yt-2,...,Yt-d). Um modelo de
regressão linear paramétrico tradicional assume que a forma
da função E(Yt|Xt) é linear. O processo de estimação é
global, isto é, caso a suposição seja, por exemplo, a de
uma função linear, então a mesma reta é usada ao longo do
domínio da covariável. Entretanto, tal abordagem pode ser
inadequada em muitos casos. Já a abordagem não paramétrica,
permite maior flexibilidade na possível forma da função
desconhecida, sendo que ela pode ser estimada através de
funções núcleo local. Desse modo, somente pontos na
vizinhança local do ponto xt , onde se deseja estimar
E(Yt|Xt=xt), influenciarão nessa estimativa. Isto é,
através de estimadores núcleo, a função desconhecida será
estimada através de uma regressão local, em que as
observações mais próximas do ponto onde se deseja estimar a
curva receberão um peso maior e as mais afastadas, um peso
menor. Para estimação da função desconhecida, o parâmetro
de suavização h (janela) foi escolhido automaticamente com
base na amostra via minimização de resíduos, usando o
critério de validação cruzada. Além desse critério,
utilizamos intencionalmente valores fixos para o parâmetro
h, que foram 0.1, 0.5, 0.8 e 1. Após a estimação da função
desconhecida, calculamos o coeficiente de determinação para
verificar a dependência de cada defasagem. Na metodologia
proposta, verificamos que a função de dependência da
defasagem (FDD) e a função de dependência parcial da
defasagem (FDPD), fornecem boas aproximações no caso linear
da função de autocorrelação (FAC) e da função de
autocorrelação parcial (FACP), respectivamente, as quais
são utilizadas na análise clássica de séries lineares. A
representação gráfica também é muito semelhante àquelas
usadas para FAC e FACP. Para a função de dependência
parcial da defasagem (FDPD), necessitamos estimar funções
multivariadas. Nesse caso, utilizamos um modelo aditivo,
cuja estimação é feita através do método backfitting
(Hastie e Tibshirani-1990). Para a construção dos
intervalos de confiança, foi utilizada a técnica Bootstrap.
Conduzimos o estudo de forma a avaliar e comparar a
metodologia proposta com metodologias já existentes. As
séries utilizadas para esta análise foram geradas de acordo
com modelos lineares e não lineares. Para cada um dos
modelos foi gerada uma série de 100 ou mais observações.
Além dessas, também foi exemplificada com o estudo da
estrutura de duas séries de demanda de energia elétrica,
uma do DEMEI- Departamento Municipal de Energia de Ijuí,
Rio Grande do Sul e outra de uma concessionária da região
Centro-Oeste. Utilizamos como terceiro exemplo uma série
econômica de ações da Petrobrás. / [en] This paper suggests an approach for the identification of
the structure of inear and non-linear time series through
non-parametric estimation of the unknown curves in models
of the type Y)=E(Yt|Xt =xt) +e , where Xt=(Yt-1,Yt-2,...,Yt-
d). A traditional nonlinear parametric model assumes that
the form of the function E(Yt,Xt) is known. The estimation
process is global, that is, under the assumption of a
linear function for instance, then the same line is used
along the domain of the covariate. Such an approach may be
inadequate in many cases, though. On the other hand,
nonparametric regression estimation, allows more
flexibility in the possible form of the unknown function,
since the function itself can be estimated through a local
kernel regression. By doing so, only points in the local
neighborhood of the point Xt, where E(Yt|Xt =xt) is to be
estimated, will influence this estimate. In other words,
with kernel estimators, the unknown function will be
estimated by local regression, where the nearest
observations to the point where the curve is to be
estimated will receive more weight and the farthest ones, a
less weight. For the estimation of the unknown function, the
smoothing parameter h (window) was chosen automatically
based on the sample through minimization of residuals,
using the criterion of cross-validation. After the
estimation of the unknown function, the determination
coefficient is calculated in order to verify the dependence
of each lag. Under the proposed methodology, it was
verified that the Lag Dependence Function (LDF) and the
Partial Lag Dependence Function (PLDF) provide good
approximations in the linear case to the function of
autocorrelation (ACF) and partial function of
autocorrelation (PACF) respectively, used in classical
analysis of linear time series. The graphic representation
is also very similar to those used in ACF and PACF.
For the Partial Lag Dependence Function (PLDF) it becomes
necessary to estimate multivariable functions. In this
case, an additive model was used, whose estimate is
computed through the backfitting method, according to
Hastie and Tibshirani (1990). For the construction of
confidence intervals, the bootstrap technique was used.
The research was conducted to evaluate and compare the
proposed methodology to traditional ones. The simulated
time series were generated according to linear and nonlinear
models. A series of one hundred observations was generated
for each model. The approach was illustrated with the study
of the structure of two time series of electricity demand
of DEMEI- the city department of energy of Ijui, Rio Grande
do Sul, Brazil and another of a concessionary of the Centro-
Oeste region. We used as third example an economical series
of Petrobras.
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