Modelos Espaço Temporais para Dados Sequenciais de Múltiplas Fontes através de Cadeias de Markov de Alcance Variável e Covariáveis Exógenas

• Processo: 24/13099-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2024
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2028
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Nancy Lopes Garcia
• Beneficiário: Marília Gabriela Rocha
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 23/13453-5 - Modelagem de sistemas estocásticos, AP.TEM
• Assunto(s): Regressão logística
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cadeias de Markov de Alcance variavel | Modelos espaço-temporais | Regressão Logística | Inferência para Processos Estocásticos

Resumo

Cadeias de Markov de Alcance Variável tem sido utilizadas em muitos campos para processos estocásticos temporais em espaço de estados finitos. Recentemente foram incorporadas informações exógenas nestes modelos de modo a melhor predizer a probabilidade de transição. Por outro lado, quando várias fontes são utilizadas, ainda não se sabe como incorporar a dependência espacial entre as cadeias.