Orientador: Aluísio de Souza Pinheiro

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatítica e Computação Científica

Resumo: Classificação e agrupamento de séries temporais são problemas bastante explorados na literatura atual. Muitas técnicas são apresentadas para resolver estes problemas. No entanto, as restrições necessárias, em geral, tornam os procedimentos específicos e aplicáveis somente a uma determinada...

Resumo: Classificação e agrupamento de séries temporais são problemas bastante explorados na literatura atual. Muitas técnicas são apresentadas para resolver estes problemas. No entanto, as restrições necessárias, em geral, tornam os procedimentos específicos e aplicáveis somente a uma determinada classe de séries temporais. Além disso, muitas dessas abordagens são empíricas. Neste trabalho, propomos métodos para classificação e agrupamento de séries temporais baseados em quase U-estatísticas(Pinheiro et al. (2009) e Pinheiro et al. (2010)). Como núcleos das U-estatísticas são utilizadas métricas baseadas em ferramentas bem conhecidas na literatura de séries temporais, entre as quais o periodograma e a autocorrelação amostral. Três situações principais são consideradas: séries univariadas; séries multivariadas; e séries com valores aberrantes. _E demonstrada a normalidade assintética dos testes propostos para uma ampla classe de métricas e modelos. Os métodos são estudados também por simulação e ilustrados por aplicação em dados reais.

Abstract: Classifcation and clustering of time series are problems widely explored in the current literature. Many techniques are presented to solve these problems. However, the necessary restrictions in general, make the procedures specific and applicable only to a certain class of time series....

Abstract: Classifcation and clustering of time series are problems widely explored in the current literature. Many techniques are presented to solve these problems. However, the necessary restrictions in general, make the procedures specific and applicable only to a certain class of time series. Moreover, many of these approaches are empirical. We present methods for classi_cation and clustering of time series based on Quasi U-statistics (Pinheiro et al. (2009) and Pinheiro et al. (2010)). As kernel of U-statistics are used metrics based on tools well known in the literature of time series, including the sample autocorrelation and periodogram. Three main situations are considered: univariate time series, multivariate time series, and time series with outliers. It is demonstrated the asymptotic normality of the proposed tests for a wide class of metrics and models. The methods are also studied by simulation and applied in a real data set.