Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano na inferência Bayesiana não-paramétrica de valores extremos

Métodos de Monte Carlo Hamiltoniano na inferência Bayesiana não-paramétrica de valores extremos

Neste trabalho propomos uma abordagem Bayesiana não-paramétrica para a modelagem de dados com comportamento extremo. Tratamos o parâmetro de locação μ da distribuição generalizada de valor extremo como uma função aleatória e assumimos um processo Gaussiano para tal função (Rasmussem &...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Marcelo Hartmann
Other Authors: Ricardo Sandes Ehlers
Language:Portuguese
Published: Universidade de São Paulo 2015
Subjects:
distribuição generalizada de valor extremo
Inferência Bayesiana não-paramétrica
método de Monte Carlo Hamiltoniano em variedade Riemanniana.
processo Gaussiano latente
generalized distribution of extreme value
Hamiltonian Monte Carlo method in Riemannian variety.
latent Gaussian process
Non-parametric Bayesian inference
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-18012017-104314/

Internet

http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-18012017-104314/

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