| 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. | |
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