Unicamp Diretoria Acadêmica

MI612 - Métodos não Paramétricos para Estimação de Curvas - 1S/2024 Imprimir

Pós-Graduação

Informações da disciplina

Ementa:

Histograma como um estimador de máxima verossimilhança. Estatísticas do histograma. Estimação de densidades pelo método de Kernel. A escolha do parâmetro de suavização. Outros estimadores de densidade: séries ortogonais, máxima verossimilhança penalizada. O estimador de Nadaraya-Watson. O método K-nn. Técnicas de regressão não paramétrica para dados correlacionados. Conjunto de dados com out-liers: Lowess, L-suavização, R-suavização. Técnicas de regressão não paramétrica por funções de base.

Bibliografia:

Density Estimation: for statistics and data analysis. Chapman & Hall. Silverman B. W. (1986); Smoothing Techniques with implementation in S. Springer Verlag. Hardle, W.; Nonparametric Econometrics. Cambridge Press. Pagan, A. and Ullah, A.; Spline smoothing and nonparametric regression. Marcel Dekker, INC. Eubank, R. L.

Ano de Catálogo: 2024

Créditos: 4

Turma: A Vagas: 30

Número mínimo de alunos: 1

Número de alunos matriculados: 6

Idioma de oferecimento: Português

Tipo Oferecimento: Regular

Local Oferecimento:

Horários/Salas:

  • Segunda 16:00 - 18:00 IM24
  • Quarta 16:00 - 18:00 IM24

Docentes:

  • Ronaldo Dias

Reservas:

  • 31 - Estatística

Horários

Hora Segunda Terça Quarta Quinta Sexta Sábado
07:00
08:00
09:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00 A - IM24 A - IM24
17:00 A - IM24 A - IM24
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00

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