Séries temporais, ondaletas, dados de alta dimensão e aplicações
Ondaletas e Dados Funcionais - Aplicações em Dados Financeiros
Triagem de variáveis em modelos de regressão de alta dimensão por ondaletas
Processo: | 23/12361-0 |
Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2023 |
Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2024 |
Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística |
Pesquisador responsável: | Aluísio de Souza Pinheiro |
Beneficiário: | Vitor Ribas Perrone |
Instituição Sede: | Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
Vinculado ao auxílio: | 23/02538-0 - Séries temporais, ondaletas, dados de alta dimensão e aplicações, AP.TEM |
Assunto(s): | Análise de ondaletas |
Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | alta dimensão | Ondaletas | triagem de variáveis | Wavelets | Estatística Não-Paramétrica |
Resumo Temos um modelo de regressão dinâmico de alta dimensão, isto é, com umalto número de covariáveis e dados amostrados em instantes de tempo, com efeitodinâmico relevante. Estudam-se nesse projeto técnicas de triagem e seleção de variáveis precedidas por redução dimensional. Tanto as correlações generalizadas como a reduçãodimensional se baseiam em representações das funções em bases de ondaletas. | |
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