Bayesian estimation of dynamic mixture models by wavelets (2023)
- Authors:
- Autor USP: MOTTA, FLÁVIA CASTRO - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Sigla do Departamento: SME
- DOI: 10.11606/D.104.2023.tde-23082023-160707
- Subjects: ANÁLISE DE ONDALETAS; MÉTODOS MCMC; ESTIMAÇÃO NÃO PARAMÉTRICA
- Keywords: Bayes empírico em ondaletas; Change-point detection; Detecção de ponto de mudança; Mixture problem; Priori spike e slab; Problema de mistura; Spike and slab prior; Wavelet empirical Bayes
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Modelos de mistura gaussiana são usados com sucesso em várias aplicações de aprendizado estatístico. Os bons resultados fornecidos por esses modelos incentivam diversas generalizações destes. Entre as possíveis adaptações, pode-se supor um comportamento dinâmico para os pesos da mistura para tornar o modelo mais adaptável a diferentes conjuntos de dados. Ao estimar esse comportamento dinâmico, bases de ondaletas surgem como uma alternativa. No entanto, na literatura existente, os métodos baseados em ondaletas apenas estimam os pesos dinâmicos da mistura, não fornecendo estimativas para os parâmetros das componentes do modelo. Neste trabalho, propomos duas abordagens baseadas em ondaletas ortonormais para estimar o comportamento dinâmico do peso da mistura sob algoritmos MCMC eficientes que nos permitem estimar os parâmetros das componentes a partir de suas amostras posteriores. Usamos conjuntos de dados simulados e reais para ilustrar o desempenho de ambas as abordagens. Os resultados indicam que os métodos propostos são alternativas promissoras e computacionalmente eficientes para estimar misturas gaussianas dinâmicas.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 20.04.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
MOTTA, Flávia Castro. Bayesian estimation of dynamic mixture models by wavelets. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23082023-160707/. Acesso em: 28 jan. 2026. -
APA
Motta, F. C. (2023). Bayesian estimation of dynamic mixture models by wavelets (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23082023-160707/ -
NLM
Motta FC. Bayesian estimation of dynamic mixture models by wavelets [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23082023-160707/ -
Vancouver
Motta FC. Bayesian estimation of dynamic mixture models by wavelets [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-23082023-160707/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.104.2023.tde-23082023-160707 (Fonte: oaDOI API)
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