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Estimação de funções do redshift de galáxias com base em dados fotométricos (2017)

  • Authors:
  • Autor USP: FERREIRA, GRETTA ROSSI - ICMC/UFSCar
  • Unidade: ICMC/UFSCar
  • Sigla do Departamento: SME
  • Subjects: INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA; INFERÊNCIA BAYESIANA; BIOESTATÍSTICA
  • Keywords: Astroestatística; Astrostatistics; Conditional Density; Densidade condicional; Nonparametric Inference; Regressão; Regression
  • Language: Português
  • Abstract: Em uma quantidade substancial de problemas de astronomia, tem-se interesse na estimação do valor assumido, para diversas funções g, de alguma quantidade desconhecida z ∈ ℜ com base em covariáveis x ∈ ℜd. Isto é feito utilizando-se uma amostra (X1, Z1), ... (Xn, Zn). As duas abordagens usualmente utilizadas para resolver este problema consistem em (1) estimar a regressão de Z em x, e plugar esta na função g ou (2)estimar a densidade condicional f (z Ι x) e plugá-la em ∫ g(z) f (z Ι x)dz. Infelizmente, poucos estudos apresentam comparações quantitativas destas duas abordagens. Além disso, poucos métodos de estimação de densidade condicional tiveram seus desempenhos comparados nestes problemas. Em vista disso, o objetivo deste trabalho é apresentar diversas comparações de técnicas de estimação de funções de uma quantidade desconhecida. Em particular, damos destaque para métodos não paramétricos. Além dos estimadores (1) e (2), propomos também uma nova abordagem que consistem em estimar diretamente a função de regressão de g(Z) em x. Essas abordagens foram testadas em diferentes funções nos conjuntos de dados DEEP2 e Sheldon 2012. Para quase todas as funções testadas, o estimador (1) obteve os piores resultados, exceto quando utilizamos florestas aleatórias. Em diversos casos, a nova abordagem proposta apresentou melhores resultados, assim como o estimador (2). Em particular, verificamos que métodos via florestas aleatórias, em geral, levaram a bons resultados.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 18.09.2017
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FERREIRA, Gretta Rossi; IZBICKI, Rafael. Estimação de funções do redshift de galáxias com base em dados fotométricos. 2017.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-01022018-100713/ >.
    • APA

      Ferreira, G. R., & Izbicki, R. (2017). Estimação de funções do redshift de galáxias com base em dados fotométricos. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-01022018-100713/
    • NLM

      Ferreira GR, Izbicki R. Estimação de funções do redshift de galáxias com base em dados fotométricos [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-01022018-100713/
    • Vancouver

      Ferreira GR, Izbicki R. Estimação de funções do redshift de galáxias com base em dados fotométricos [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-01022018-100713/

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