ENCOLHIMENTO BAYESIANO DE COEFICIENTES DE ONDALETAS SOB PRIORI DE CHAMPERNOWNE COM APLICAÇÕES

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47820/recima21.v2i2.112

Palavras-chave:

Estatística, Ondaletas, Distribuição de Champernowne, Regressão Não Paramétrica

Resumo

Métodos estatísticos bayesianos para encolhimento de coeficientes de ondaletas (wavelet shrinkage) têm sido amplamente utilizados em diversas áreas para redução de ruídos em dados. Neste trabalho, propomos uma mistura da função delta de Dirac com a distribuição de Champernowne como distribuição probabilística a priori para os coeficientes das ondaletas em um problema de regressão não paramétrica. A regra bayesiana de encolhimento associada possui parâmetros de fácil interpretação e seu desempenho em estudos de simulação foi superior aos métodos disponíveis na literatura utilizados para comparação na maioria dos cenários considerados. Aplicações do método em dados de potenciais de ação neuronais e do índice da bolsa de valores de São Paulo (IBOVESPA) são feitas.

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Biografia do Autor

Alex Rodrigo dos Santos Sousa, Universidade de São Paulo e Centro Universitário Campo Limpo Paulista

Professor de Estatística - Centro Universitário Campo Limpo Paulista - alex.sousa89@usp.br - https://orcid.org/0000-0001-5887-3638

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Publicado

25/03/2021

Como Citar

Rodrigo dos Santos Sousa, A. (2021). ENCOLHIMENTO BAYESIANO DE COEFICIENTES DE ONDALETAS SOB PRIORI DE CHAMPERNOWNE COM APLICAÇÕES. RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218, 2(2), 92–116. https://doi.org/10.47820/recima21.v2i2.112