Estimação de densidades condicionais por meio de ondaletas usando o método FlexCode

• Processo: 23/05587-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Michel Helcias Montoril
• Beneficiário: Vagner Silva Santos
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/04654-9 - Séries temporais, ondaletas e dados de alta dimensão, AP.TEM
• Assunto(s): Dados de alta dimensão Estimação não paramétrica Análise de ondaletas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado Estatístico | Dados de alta dimensão | Densidade condicional | Estimação não paramétrica | FlexCode | Ondaletas | Aprendizado estatístico

Resumo

Este projeto interessante envolve a estimação de densidades condicionais usando bases ondaletas. A abordagem proposta, em que os autores consideram uma versão baseada em ondaletas para o método FlexCode proposto por Izbicki e Lee [Converting high-dimensional regression to high-dimensional conditional density estimation. Electronic Journal of Statistics, 11(2): 2800--2831 (2017)] pode ajudar a resolver o problema da estimação de densidades condicionais em altas dimensões, que é um desafio significativo na modelagem estatística. A realização de estudos numéricos para avaliar a qualidade desta proposta é uma parte crucial deste projeto. Esses estudos podem ajudar a validar a abordagem proposta e a entender como ela se compara a outras técnicas de estimação de densidades condicionais, como a versão baseada em séries de Fourier, usada originalmente no FlexCode.