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Abstract
Modelos lineares dinâmicos, também conhecidos como modelos de espaço de estados, são formulados para permitir alterações nos valores dos parâmetros com o passar do tempo e tem sido utilizados para análise e previsão de séries temporais. Um modelo dinâmico pode ser especificado pelo seguinte par de equações
Neste projeto serão estudados os principais conceitos associados a modelagem dinâmica e aplicados em dados reais de séries temporais univariadas. O pacote dlm estima vários modelos nesta classe.
Participantes
- Ricardo Sandes Ehlers, UFPR
- Luiz Ledo Mota Melo Jr, UFRJ
- Iranei Claudio, UFPR
To Do List
- Escrever o projeto do TCC em Latex (Iranei)
- Escrever e testar funções no R para estimação de modelos lineares normais (Iranei e Luiz)
- Aprender a usar o pacote dlm e comparar com as funções acima (Iranei e Ricardo)
- Intervenção e monitoramento dos erros de previsão (Iranei)
- Escrever modelo SV na forma de DLM (Luiz)
Bibliografia
- Migon, H. S., Gamerman, D., Lopes, H. F. and Ferreira, M. A. R. (2005), Bayesian Dynamic Models, In Handbook of Statistics, Volume 25: Bayesian Thinking, Modeling and Computation, pp. 553-588, (Editors Dey, D. and Rao, C.R.), Elsevier, Amsterdam.
- Giovanni Petris (2006). dlm: an R package for Bayesian analysis of Dynamic Linear Models.