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Estimação por minima distancia de Hellinger

Dias, Ronaldo, 1959- 18 August 1988 (has links)
Orientador : Jose Antonio Cordeiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-14T18:46:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dias_Ronaldo_M.pdf: 681214 bytes, checksum: d58913b4baf740c4de007fb27ed3257f (MD5) Previous issue date: 1988 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística
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Identificação de parametros em modelos ecologicos

Gerra, Renato Borges 15 July 2018 (has links)
Orientador: Jose Mario Martinez / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-15T00:53:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gerra_RenatoBorges_M.pdf: 888294 bytes, checksum: 9e04c26e5e9d86baddcc7217450cd139 (MD5) Previous issue date: 1982 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Matemática Aplicada
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Teoria de resposta ao item : uma aplicação do modelo de credito parcial de Masters

Melem, Vanderli Marino 24 August 1998 (has links)
Orientador: Eugenia M. Reginato Charnet / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e de Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-23T23:42:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Melem_VanderliMarino_M.pdf: 2864426 bytes, checksum: 013c513a303e5fa17720720493446226 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Um dos probIemas enfrentados por profissionais que corrigem um exame (ou teste) é a dificuldade em atribuir um escore a um indivíduo. É conhecido que dois indivíduos que obtém o mesmo escore em um teste podem não ter a mesma habilidade em relação a variável latente sendo medida pelo teste. A Teoria de Resposta ao Item fornece modelos para estudar, entre outras coisas, as diferentes categorias de resposta envolvidas em um item e, a habilidade do indivíduo sendo medida pelo teste. Alguns dos modelos propostos são os dicotômicos (Rasch, 1980), politômicos (Samejima, 1969, 1972) e contínuos (Samejima, 1969). Neles se incluem parâmetros do item e do indivíduo que servem para medir fundamentalmente a dificuldade do item e o poder de discriminação do item e, a habilidade dos indivíduos em relação a variável latente sendo medida pelo teste. Como a quantidade de parâmetros a serem estimados depende do número de itens e de indivíduos envolvidos no teste, é necessário utilizar métodos iterativos para sua estimação. Uma aplicação dessa teoria foi realizada utilizando o modelo politômico de crédito parcial de Masters ( Masters , 1982) na prova de inglês do Vestibular/97 da UNICAMP. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Um modelo neuromórfico de estimativa de orientação de curvatura / Not available

Júlia Sawaki Tanaka 09 November 2000 (has links)
O presente trabalho aborda a importante questão da codificação de curvatura por redes neurais biológicas, partindo da hipótese que a curvatura ao longo de uma curva bidimensional pode ser calculada por meio de operadores diferenciais bidimensionais biologicamente plausíveis. O modelo proposto para estimativa de curvatura e orientação incorpora algumas propriedades eletrofisiológicas inerentes aos neurônios e outras características de redes neurais biológicas, como a distribuição aleatória de neurônios na rede. As influências da morfologia dos neurônios na estimativa de curvatura e orientação são investigadas e discutidas. A fundamentação biológica do modelo é discutida e os resultados das simulações são apresentados em uma seqüência crescente de plausibilidade biológica e sofisticação. O modelo foi testado com neurônios naturais e artificiais e os resultados sugerem que neurônios com área de influência maior, com processos dendríticos lineares na direção radial, e processos dendríticos distribuídos radialmente de forma simétrica são melhores na estimativa de curvatura e orientação. São também apresentadas algumas medidas de neuromorfometria desenvolvidas, como o histograma de influência, que avalia a área de influência ou cobertura espacial de neurônios bidimensionais e tridimensionais, assim como uma extensão do conceito de cobertura espacial para expressar as influências vetoriais bidimensionais e tridimensionais. Ainda no contexto de neuromorfometria, apresentamos um mecanismo para extração de medidas de neurônios bidimensionais e tridimensionais codificados no padrão Eutectic para a posterior geração de neurônios artificiais estatisticamente semelhantes aos neurônios naturais / The present work deals with the important question about curvature codification by biological neuronal networks, based at the assumption that the curvature along the bidimensional curve can be calculated through biologically plausible bidimensional differential operators. The proposed model for curvature and orientation estimation incorporate some electrophysiological properties inherent to neurons and other biological neural network features like random distribution of the neurons. The neuronal morphological influences in the curvature and orientation estimation are investigated and discussed. The biological foundation of the model is discussed and the results of the simulations are presented in a growth sequence of the biological plausibility and sophistication. The model was tested with natural and artificial neurons and the results suggest that neurons with the large influence area, with linear dendrictic processes in the radial direction, and dendrictic process distributed radially in the symmetrical form are better in the curvature and orientation estimation. Some neuromorphometric measures developed are presented like influence histograms that evaluate the influence area or spatial coverage of bidimensional and tridimensional neurons. Also, is presented an extension of the spatial coverage concept to express the bidimensional and tridimensional vetorial influences. Further in the neuromorphometric context we present a mechanism to extract the bidimensional and tridimensional neuronal measures coded in Eutectic to later generation of the artificial neurons statistically similar to the natural neurons
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Um modelo neuromórfico de estimativa de orientação de curvatura / Not available

Tanaka, Júlia Sawaki 09 November 2000 (has links)
O presente trabalho aborda a importante questão da codificação de curvatura por redes neurais biológicas, partindo da hipótese que a curvatura ao longo de uma curva bidimensional pode ser calculada por meio de operadores diferenciais bidimensionais biologicamente plausíveis. O modelo proposto para estimativa de curvatura e orientação incorpora algumas propriedades eletrofisiológicas inerentes aos neurônios e outras características de redes neurais biológicas, como a distribuição aleatória de neurônios na rede. As influências da morfologia dos neurônios na estimativa de curvatura e orientação são investigadas e discutidas. A fundamentação biológica do modelo é discutida e os resultados das simulações são apresentados em uma seqüência crescente de plausibilidade biológica e sofisticação. O modelo foi testado com neurônios naturais e artificiais e os resultados sugerem que neurônios com área de influência maior, com processos dendríticos lineares na direção radial, e processos dendríticos distribuídos radialmente de forma simétrica são melhores na estimativa de curvatura e orientação. São também apresentadas algumas medidas de neuromorfometria desenvolvidas, como o histograma de influência, que avalia a área de influência ou cobertura espacial de neurônios bidimensionais e tridimensionais, assim como uma extensão do conceito de cobertura espacial para expressar as influências vetoriais bidimensionais e tridimensionais. Ainda no contexto de neuromorfometria, apresentamos um mecanismo para extração de medidas de neurônios bidimensionais e tridimensionais codificados no padrão Eutectic para a posterior geração de neurônios artificiais estatisticamente semelhantes aos neurônios naturais / The present work deals with the important question about curvature codification by biological neuronal networks, based at the assumption that the curvature along the bidimensional curve can be calculated through biologically plausible bidimensional differential operators. The proposed model for curvature and orientation estimation incorporate some electrophysiological properties inherent to neurons and other biological neural network features like random distribution of the neurons. The neuronal morphological influences in the curvature and orientation estimation are investigated and discussed. The biological foundation of the model is discussed and the results of the simulations are presented in a growth sequence of the biological plausibility and sophistication. The model was tested with natural and artificial neurons and the results suggest that neurons with the large influence area, with linear dendrictic processes in the radial direction, and dendrictic process distributed radially in the symmetrical form are better in the curvature and orientation estimation. Some neuromorphometric measures developed are presented like influence histograms that evaluate the influence area or spatial coverage of bidimensional and tridimensional neurons. Also, is presented an extension of the spatial coverage concept to express the bidimensional and tridimensional vetorial influences. Further in the neuromorphometric context we present a mechanism to extract the bidimensional and tridimensional neuronal measures coded in Eutectic to later generation of the artificial neurons statistically similar to the natural neurons
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Estimativas preliminares do potencial eólico na ausência de dados de vento locais

Rio, João Filipe Gonçalves do January 2008 (has links)
Tese de mestrado integrado. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008
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Estimação dos parâmetros da mistura de densidades estáveis simétricas

Valdes, Raucélio Coelho Cardoch 16 June 2011 (has links)
Dissertação (mestrado)-Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2011. / Submitted by Shayane Marques Zica (marquacizh@uol.com.br) on 2011-11-10T10:06:51Z No. of bitstreams: 1 2011_RaucelioCoelhoCardochValdes.pdf: 1068729 bytes, checksum: a4f97eab9ad84ac93f0764f8bfe382d2 (MD5) / Approved for entry into archive by Elzi Bittencourt(elzi@bce.unb.br) on 2011-12-07T14:13:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_RaucelioCoelhoCardochValdes.pdf: 1068729 bytes, checksum: a4f97eab9ad84ac93f0764f8bfe382d2 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-12-07T14:13:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_RaucelioCoelhoCardochValdes.pdf: 1068729 bytes, checksum: a4f97eab9ad84ac93f0764f8bfe382d2 (MD5) / Misturas de finitas de densidades de variáveis aleatórias _-estáveis é uma alternativa de modelagem para dados multimodais com origem em subpopulações que apresentam assimetria e caudas pesadas. Na família das variáveis aleatórias _-estáveis os únicos membros com densidade em forma fechada simples são as Normais, Cauchy e Lévy1 2 . Entretanto, sua função característica é bem conhecida e envolve quatro parâmetros. Neste trabalho, foram aplicados dois métodos de estimação dos parâmetros de uma mistura finita de densidades _-estáveis. O primeiro método é o Estimador via Função Característica (EFC) que minimiza a distância entre a função característica teórica e a função característica empírica, quando as componentes são Normais, Cauchy e _-estáveis simétricas. O segundo método é uma adaptação do algoritmo EM (Expectation-Maximization), devido ao cálculo numérico das densidades _-estáveis simétricas. Ilustrações numéricas dos resultados com dados reais e simulados também são apresentados. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Finite mixtures of _-stable random variables` densities is an alternative model for multimodal data stemming from subpopulations with skewed and heavy-tailed distributions. Regarding the family of _-stable random variables, the only members with simple closed-form density are the Normal, Cauchy and Lévy1 2 distributions. However, its characteristic function is well-known, and encompasses four parameters. In this study, two methods of parameter estimation of a finite mixture of _- stable densities have been applied. The first method is the Characteristic Function Estimator (CFE), which minimizes the distance between the theoretical characteristic function and the empirical characteristic function whenever there are Normal, Cauchy and symmetric _-stable components. The second method consists of an adaptation of the Expectation-Maximization (EM) algorithm, due to numerical calculations of symmetric _-stable densities. Numerical illustrations of results, consisting of real and simulated data, are presented in this study as well.
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Estudo comparativo de metodos de filtragem para sistemas estocasticos discretos não lineares

Cechin, Jose 14 July 2018 (has links)
Orientador : Luis Gimeno Latre / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas / Made available in DSpace on 2018-07-14T15:32:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cechin_Jose_M.pdf: 3252933 bytes, checksum: e14b938d0b48bf4aa8eafcd0d700cac0 (MD5) Previous issue date: 1977 / Resumo: Este trabalho analisa o desempenho dos algoritmos de filtragem não linear subóptimos que aproximam as não linearidades por desenvolvimento em série de Taylor. Propõe e analisa algoritmos alternativos baseados em aproximação das não linearidades que levem em conta suas características não apenas locais. Apresenta outros algoritmos subóptimos que aproximam diretamente a densidade a posteriori ou a função de verossimilhança obtida a partir da nova observação. Os algoritmos são comparados entre si, aplicando-os a exemplos numéricos simulados / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Ciências
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"Teste assintotico da razão de verossimilhança para a homogeneidade entre riscos relativos sob um novo delineamento"

Dadoorian, Carlos Alexandre 16 December 1992 (has links)
Orientador: Sebastião de Amorim / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T21:18:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dadoorian_CarlosAlexandre_M.pdf: 721349 bytes, checksum: 959c14377ccbb6a82b0a23b2fbfb3047 (MD5) Previous issue date: 1992 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística
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Identificação de sistemas mecanicos no dominio do tempo : alguns aspectos praticos

Pederiva, Robson, 1957- 18 July 2018 (has links)
Orientador : Hans Ingo Weber / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas / Made available in DSpace on 2018-07-18T03:28:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pederiva_Robson_M.pdf: 4311036 bytes, checksum: d2d996a8b399d53eadbee438b7ff8590 (MD5) Previous issue date: 1983 / Resumo: Estuda-se a identificação de um sistema mecânico de um grau de liberdade pela análise dos sinais de excitação e resposta no domínio do tempo. A estimação dos parâmetros é feita "off line" e analisa-se a influencia do tempo de discretização dos sinais, dos erros introduzidos pela instrumentação e da montagem utilizada para excitação sobre o valor final das estimativas / Abstract: The identification of a one degree of freedom mechanical system is studied by the analysis of excitation and response signals in the time domain. The parameter estimation was made off line and the influence of some aspects related as: sampling time, instrumentation mounting used to excite the system were analysed / Mestrado / Mestre em Engenharia Mecânica

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