Um método de ajustamento do modelo pRARMAX
Um método de ajustamento do modelo pRARMAX
Em Ferreira e Canto e Castro (2008a), procedeu-se ao estudo do comportamento extremal e da estrutura de depend\^{e}ncia do processo markoviano max-autorregressivo, $p$RARMAX. Nestes processos, cada observa\c{c}\~{a}o obt\'{e}m-se, tomando o m\'{a}ximo entre uma contrac\c{c}\~{a}o aleat\'{o}ria de uma pot\^{e}ncia de expoente $c$ da observa\c{c}\~{a}o anterior (com $c\in(0,1)$) e uma inova\c{c}\~{a}o, independente do processo at\'{e} esse instante. Na sequ\^{e}ncia desse trabalho, apresenta-se agora um procedimento, baseado na minimiza\c{c}\~{a}o do risco de Bayes em teoria da classifica\c{c}\~{a}o, para ajustar um modelo $p$RARMAX a uma s\'{e}rie de dados observados. Segue-se uma an\'{a}lise deste m\'{e}todo atrav\'{e}s de um estudo de simula\c{c}\~{a}o.
- University of Minho Portugal
Erro de Bayes, Teoria da classificação, Teoria de valores extremos, Modelos max-autorregressivos
Erro de Bayes, Teoria da classificação, Teoria de valores extremos, Modelos max-autorregressivos
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