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Aplicações de núcleos positivos definidos em probabilidade e estatística: MMD, HSIC e processos pontuais

Processo: 21/04226-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2021
Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Análise
Pesquisador responsável:Jean Carlo Guella
Beneficiário:Jean Carlo Guella
Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Guilherme Vieira Nunes Ludwig ; Nancy Lopes Garcia
Bolsa(s) vinculada(s):22/09840-0 - Aplicações de núcleos positivos definidos em probabilidade, BP.MS
22/00008-0 - Aplicações de núcleos positivos definidos em probabilidade e estatística: MMD, HSIC e processos pontuais, BP.JP
Assunto(s):Teoria da aproximação  Estatística e probabilidade  Espaços hiperbólicos 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Critérios de independência | Hilbert Schmidt independence criterion (HSIC) | Maximum mean discrepancy (MMD) | Métricas no espaço de probabilidades | núcleos positivos definidos | processos pontuais | Teoria de aproximação aplicada a probabilidade/estatistica

Resumo

Neste projeto de pesquisa pretendemos desenvolver, aplicar e aprimorar técnicas de teoria de aproximação para problemas estatísticos e probabilísticos, tendo como enfoque os núcleos positivos definidos. Dentre os problemas a serem analisados estão: distância entre probabilidades, testes de independência e independência condicional. Também pretendemos obter técnicas afim de se analisar a relação entre processos pontuais em espaços mais gerais usando núcleos positivos definidos, com um enfoque em espaços hiperbólicos. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
GUELLA, JEAN CARLO. POSITIVE DEFINITE MATRIX-VALUED KERNELS AND THEIR SCALAR VALUED PROJECTIONS: COUNTEREXAMPLES. Mathematical Inequalities & Applications, v. 28, n. 2, p. 19-pg., . (21/04226-0)
GUELLA, JEAN CARLO. Generalization of the HSIC and distance covariance using PDI kernels. BANACH JOURNAL OF MATHEMATICAL ANALYSIS, v. 17, n. 4, p. 53-pg., . (21/04226-0, 22/00008-0)