Um modelo auto-regressivo irregular sobre os Quatérnios

• Processo: 25/21329-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Aluísio de Souza Pinheiro
• Beneficiário: Bruno Gonçalves Claudino Filho
• 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): Dados complexos Quaternios Análise de séries temporais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: dados complexos | dados irregularmente espaçados | Modelos auto-regressivos | Quaternios | Séries Temporais | Séries Temporais

Resumo

O modelo CIAR (Complex Irregular Autoregressive) foi originalmente desenvolvido para lidar com séries temporais irregulares em intervalos de tempo irregularmente distribuídos como uma extensão do modelo IAR (Irregular Autoregressive), conforme Elorrieta et al. (2019).O modelo H-IAR é uma proposta de extensão do modelo CIAR para a Álgebra dos Quatérnios H. Considerando-se que H é uma álgebra de dimensão 4 sobre os números reais, modelos de séries temporais para amostras irregulares em multicanais estão entre as potenciais aplicações.