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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorCIRABRI NETO, Franciscopt_BR
dc.contributor.authorMOLINARES, Fabio Alexander Fajardopt_BR
dc.date.accessioned2014-06-12T18:03:33Z
dc.date.available2014-06-12T18:03:33Z
dc.date.issued2007pt_BR
dc.identifier.citationAlexander Fajardo Molinares, Fabio; Cribari Neto, Francisco. Estimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivos. 2007. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Estatística, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2007.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6280
dc.description.abstractO objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para estimar os parâmetros que indexam o processo ARFIMA(p, d, q) (Hosking 1981) na presença de outliers aditivos. Para estimar d, é proposto um estimador robusto que é uma variante do popular estimador sugerido por Geweke & Porter-Hudak (1983) (GPH). A metodologia proposta faz uso da função de autocovariância amostral robusta, considerada por Ma & Genton (2000), para obtenção do estimador da função espectral do processo. Resultados numéricos evidenciam a robustez do estimador proposto na presença de outliers do tipo aditivopt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectRobustezpt_BR
dc.subjectMemória longapt_BR
dc.subjectOutlierspt_BR
dc.titleEstimação robusta em processos de memória longa na presença de outliers aditivospt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
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