| Processo: | 14/25302-2 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 29 de fevereiro de 2016 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística |
| Pesquisador responsável: | Rafael Izbicki |
| Beneficiário: | Rafael Izbicki |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil |
| Pesquisadores associados: | Afrânio Márcio Corrêa Vieira |
| Assunto(s): | Estimação não paramétrica Inferência não paramétrica Banco de dados |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Dados com dimensionalidade alta | Dados Funcionais | Densidade condicional | Estimação não-paramétrica | Inferência Não-Paramétrica | Inferência não-paramétrica |
Resumo
Diversas áreas do conhecimento humano, como a astronomia e a economia, necessitam cada vez mais de estimadores não-paramétricos para uma densidade condicional em altas dimensões. Um exemplo de extrema importância é a estimação da distância de galáxias até a Terra com base em dados fotométricos, um problema no qual o uso da densidade condicional possibilita a estimação de parâmetros cosmológicos com grande precisão, uma precisão maior que aquela dada por métodos de regressão. Infelizmente, a comunidade estatísticatem se focado em resolver apenas o problema da estimação da função de regressão, apesar da grande necessidade de métodos eficientes (computacional e estatisticamente) para estimar densidades condicionais. Neste projeto propomos uma nova abordagem para estimar tal quantidade, na qual tomamos proveito de estimadores da função de regressão já existentes. Assim, devido à extensa literatura acerca de métodos de regressão, o modelo não-paramétrico que propomos é bastante flexível e pode ter boa performance em uma grande variedade de problemas. Neste projeto iremos comparar o estimador proposto com estimadores tradicionais tanto em problemas simulados quanto em problemas reais, assim como derivar taxas de convergência para este estimador e compará-las a taxas minimax. Finalmente, iremos implementar um código aberto à comunidade que permita ajustar o estimador proposto em bancos de dados grandes. Os dados reais que iremos utilizar incluem resultados da Sloan Digital Sky Survey sobre o problema cosmológico supracitado, assim como dados acerca da estimação da mortalidade de aves durante seu transporte para um abatedouro, em que a densidade condicional desempenha um papel importante por se tratar de um problema comsuperdispersão. (AU)
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