Modelos Lineares Estatistica Teses
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1. Métodos numéricos de estimação para modelos de degradação como efeitos aleatórios não normais"
Modelos de degradação são cada vez mais usados para se avaliar a confiabilidade de diversos tipos de produtos, especialmente aqueles com pequena probabilidade de falhar durante o tempo dos testes de vida tradicionais ou testes de vida acelerados. Os pacotes computacionais existentes para se ajustar modelos de degradação, assumem que os efeitos aleatóri
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 01/07/2011
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2. Aprendizado multi-objetivo de redes RBF e de Máquinas de kernel
Conforme a teoria de aprendizagem estat´stica, o erro de treinamento e a complexidade de modelos de aprendizado devem ser certamente equilibrados para uma generalização válida, além de serem minimizados. Os algoritmos de aprendizagem modernos, tais como máquinas de vetores de suporte, atingem esta meta por meio da regularização e dos métodos de kern
Publicado em: 2010
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3. Estudo para identificação de tendências do regime pluvial na região metropolitana de Belo Horizonte a partir de métodos estatisticos e modelos climáticos
A presente dissertação teve como proposta principal detectar eventuais tendências do regime de chuvas na Região Metropolitana de Belo Horizonte (RMBH). Para isso, foram utilizados testes estatísticos, paramétricos e não paramétricos, e simulações de modelos climáticos regionais. Para a análise estatística, foram estudados quatro conjuntos de sé
Publicado em: 2009
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4. Bootstrap em modelos auto-regressivos aditivos generalizados
A classe dos Modelos Aditivos Generalizados (MAG), considerados uma extensão dos Modelos Lineares Generalizados, vem atraindo a atenção de pesquisadores principalmente em função de sua flexibilidade. Apesar de construído sob a hipótese de independência dos dados, os MAGs são muito aplicados em estudos de séries temporais, sobretudo como alternativa
Publicado em: 2009
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5. Análise e implementação de redes neurais generalizadas
Esta dissertação propõe o estudo e a análise de modelos de redes neurais generalizadas. Estes modelos agregam a estrutura de verossimilhança dos modelos lineares generalizados e a flexibilidade das redes neurais artificiais na modelagem de interações não-lineares e não-aditivas entre as variáveis preditoras e a variável resposta. O treinamento é
Publicado em: 2006