Selecao adaptativa de funcoes de base em analise funcional de dados via penalizacao estocastica.

Resumo

Recentemente, tem-se observado um grande interesse em analise não-paramétrica de dados quando os pontos amostrais provem de uma coleção de curvas. Metodologias estatísticas onde o objeto de interesse são curvas são denominadas análise funcional de dados. Neste projeto estaremos propondo um novo método para analisar uma coleção de curvas relacionadas as quais podem, individualmente, ser modeladas como uma combinação linear de funções apropriadamente escolhidas de acordo com o custo computacional e que geram uma base para o espaço de funções onde se assume que as curvas vivem. Desde modo, técnica de mínimos quadrados penalizados será usada juntamente com o conceito de penalização estocástica onde se introduz uma variável aleatória do tipo Bernoulli associada aos coeficientes da expansão linear. (AU)