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

Autores/as

DOI:

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

Palabras clave:

Estatística, Ondaletas, Distribuição de Champernowne, Regressão Não Paramétrica

Resumen

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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Biografía del autor/a

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

Publicado

25/03/2021

Cómo 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