Distances approach to test hypothesis for functional data / Testes de hipoteses para dados funcionais baseados em distancias : um estudo usando splines

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Avanços na tecnologia moderna têm facilitado a coleta e análise de dados de alta dimensão, ou dados que são formados por medidas repetidas de um mesmo objeto. Quando os dados são registrados densamente ao longo do tempo, freqüentemente por máquinas, eles são tipicamente chamados de dados funcionais, com uma curva (ou função) observada por objeto em estudo. A análise estatística de uma amostra de n curvas como essas é comumente chamada de análise de dados funcionais, ou ADF. Conceitualmente, dados funcionais são continuamente definidos. Claro que na prática eles geralmente são observados em pontos discretos. Não há exigência para que os dados sejam suaves, mas freqüentemente a suavidade ou outra regularidade será um aspecto chave da análise, em alguns casos derivadas das funções observadas serão importantes. Nessa dissertação diferentes técnicas de suavização serão apresentadas e discutidas, principalmente aquelas baseadas em funções splines...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital

ASSUNTO(S)

smoothing (statistics) suavização (estatistica) estatistica não parametrica testes de hipoteses estatisticas statistical hypothesis testing nonparametric statistics

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