Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6237.pdf: 1097574 bytes, checksum: efdba2d8d3f39759e65f53c499f7ee6a (MD5) Previous issue date: 2014-09-12 / We present the mixture model with first order dependence, MMM(1). This model corresponds to a redefinition of the hidden Markov model (HMM) where a non observable variable is used to control the mixture. The usual mixture model is a particular case of the MMM(1). The proposed redefinition makes easier the application of usual estimation tools as the EM algorithm. We present the maximum likelihood and Bayesian estimators for the normal and binomial cases of the MMM(1) and usual mixture models. Simulation studies show the functionality of the proposed models and their estimators. And finally we present an application to a real data set for the binomial case. / Nesse trabalho apresentamos o modelo de mistura com dependência markoviana de primeira ordem, MMM(1). A metodologia proposta corresponde a uma redefinição do modelo markoviano oculto (HMM) na qual utilizamos uma variável não observável como controladora da mistura. O modelo de mistura usual (sem dependência) é um caso particular do MMM(1). A redefinição proposta permite uma adaptação de instrumentos usuais de estimação como por exemplo o algoritmo EM. Apresentamos também os estimadores de máxima verossimilhança e bayesianos para os modelos MMM(1) e de mistura usual para os casos da distribuição normal e binomial. Estudos de simulação demonstram a funcionalidade do modelo e estimadores propostos. Ao final apresentamos uma aplicação a um conjunto de dados reais apresentados na literatura para o caso binomial.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissLNF.pdf: 4018611 bytes, checksum: ea78018b6d7b7ed5c77ddfac55ab78c3 (MD5) Previous issue date: 2003-05-30 / Financiadora de Estudos e Projetos / Space researches have been carried with the objective to forecast solar explosions, through images obtained by satellites equipped with X-ray telescopes. The highresolution solar images allow the study of the spatio-temporal dynamics of plasmamagnetic structures in arc shape, denominated coronal loops. The coronal loops can provide important information about the solar explosions dynamics that may cause serious perturbations in terrestrial communication systems. However, this information is subject to errors due to the spatial limitation imposed by bidimensional images. Motivated by the need to extract information of the tridimensional structure of the coronal loops, a method for 3D reconstruction of coronal loops from two X-ray tomographic images captured by the Japanese satellite Yohkoh was developed. This method of 3D reconstruction based on image morphing generates the intermediate images of the transversal sections of the loop using a image warping method controlled by a Bezier curve and an approach to Image 3D Interpolation using Bayesian Estimation Theory. Due to the need for the 3D reconstruction of the coronal loops in a reasonable time for study of the spatiotemporal dynamics, a parallel program was implemented to execute in a high performance parallel machine. / Pesquisas espaciais estão sendo realizadas com o objetivo de prever as explosões solares, através de imagens capturadas por satélites equipados com telescópios de raios-X. As imagens solares de alta resolução possibilitam o estudo da dinâmica espaço-temporal de estruturas plasma-magnéticas em forma de arco, denominadas arcos coronais. Os arcos coronais podem fornecer informações importantes sobre a dinâmica das explosões solares, que podem causar sérias perturbações nos sistemas de comunicação terrestre. No entanto, estas informações estão sujeitas a erros devido à limitação espacial imposta pelas imagens bidimensionais. Motivado pela necessidade de extrair informações da estrutura tridimensional dos arcos coronais, um método para reconstrução 3D de arcos coronais a partir de duas imagens tomográficas de raios-X observadas pelo satélite japonês Yohkoh foi desenvolvido. Este método de reconstrução 3D baseado em metamorfose de imagens gera as imagens intermediárias de seções transversais do arco coronal usando um método de deformação de imagens controlado por uma curva Bezier e um método de Interpolação 3D de Imagens usando a Teoria de Estimação Bayesiana. Devido à necessidade de reconstrução 3D de arcos coronais em um tempo razoável para estudo da dinâmica espaço-temporal, um programa paralelo de reconstrução 3D foi implementado para executar em uma máquina paralela de alto desempenho.