The use of quasi U-statistics for univariate and multivariate time series

dc.creatorValk, Marcio
dc.date2011
dc.date2017-03-31T18:15:02Z
dc.date2017-06-21T18:38:28Z
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dc.date.accessioned2018-03-29T03:00:57Z
dc.date.available2018-03-29T03:00:57Z
dc.identifierVALK, Marcio. O uso de quase U-estatísticas para séries temporais uni e multivaridas. 2011. 129 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatítica e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.bibliotecadigital.unicamp.br/document/?code=000786387>. Acesso em: 31 mar. 2017.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/307526
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1324826
dc.descriptionOrientador: Aluísio de Souza Pinheiro
dc.descriptionTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatítica e Computação Científica
dc.descriptionResumo: Classificação e agrupamento de séries temporais são problemas bastante explorados na literatura atual. Muitas técnicas são apresentadas para resolver estes problemas. No entanto, as restrições necessárias, em geral, tornam os procedimentos específicos e aplicáveis somente a uma determinada classe de séries temporais. Além disso, muitas dessas abordagens são empíricas. Neste trabalho, propomos métodos para classificação e agrupamento de séries temporais baseados em quase U-estatísticas(Pinheiro et al. (2009) e Pinheiro et al. (2010)). Como núcleos das U-estatísticas são utilizadas métricas baseadas em ferramentas bem conhecidas na literatura de séries temporais, entre as quais o periodograma e a autocorrelação amostral. Três situações principais são consideradas: séries univariadas; séries multivariadas; e séries com valores aberrantes. _E demonstrada a normalidade assintética dos testes propostos para uma ampla classe de métricas e modelos. Os métodos são estudados também por simulação e ilustrados por aplicação em dados reais.
dc.descriptionAbstract: Classifcation and clustering of time series are problems widely explored in the current literature. Many techniques are presented to solve these problems. However, the necessary restrictions in general, make the procedures specific and applicable only to a certain class of time series. Moreover, many of these approaches are empirical. We present methods for classi_cation and clustering of time series based on Quasi U-statistics (Pinheiro et al. (2009) and Pinheiro et al. (2010)). As kernel of U-statistics are used metrics based on tools well known in the literature of time series, including the sample autocorrelation and periodogram. Three main situations are considered: univariate time series, multivariate time series, and time series with outliers. It is demonstrated the asymptotic normality of the proposed tests for a wide class of metrics and models. The methods are also studied by simulation and applied in a real data set.
dc.descriptionDoutorado
dc.descriptionEstatistica
dc.descriptionDoutor em Estatística
dc.format129 p. : il.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagePortuguês
dc.publisher[s.n.]
dc.subjectAnálise de séries temporais
dc.subjectSeries temporais
dc.subjectEstatística não paramétrica
dc.subjectTestes de hipóteses estatísticas
dc.subjectValores estranhos (Estatistica)
dc.subjectTeoria da previsão
dc.subjectTime-series analysis
dc.subjectTime-series
dc.subjectNonparametric statistics
dc.subjectStatistical hypothesis testing
dc.subjectOutliers (Statistics)
dc.subjectPrediction theory
dc.titleO uso de quase U-estatísticas para séries temporais uni e multivaridas
dc.titleThe use of quasi U-statistics for univariate and multivariate time series
dc.typeTesis


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