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Resumo
Neste projeto serão abordados problemas de inferencia e previsão em modelos autoregressivos com correlação periódica em um contexto Bayesiano. A hipótese de normalidade e unimodalidade raramente se verifica na prática e as propostas usuais são transformações de Box-Cox para se obter normalidade aproximada e estabilizar a variância periódica. Mais recentemente modelos com misturas foram desenvolvidos para cuidar da assimetria e multimodalidade.
Participantes
- Ricardo Ehlers (UFPR)
- Marinho Gomes de Andrade (USP)
