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O Teorema Limite Central no Contexto da Teoria da Informação

dc.contributor.authorMalva, Madalena
dc.contributor.authorMendonça, Sandra
dc.date.accessioned2015-03-19T12:01:49Z
dc.date.available2015-03-19T12:01:49Z
dc.date.issued2007
dc.description.abstractO modelo gaussiano tem um protagonismo em Estatística que decorre de propriedades — algumas das quais características desse modelo, que portanto melhor seria apodado de “anormal” do que de normal — que permitem um tratamento matemático simples e elegante. Há uma tradição em usar o modelo gaussiano como aproximação, justificada pelo Teorema Limite Central (TLC). No entanto, a procura de demonstrações cada vez mais límpidas e gerais do TLC, exigindo cada vez menos condições sobre existência de momentos, levou a uma formulação em que a velocidade de convergência é apenas O(1/raizquadrada(n)) Porém, as modernas abordagens ao TLC usando teoria da informação levam a pensar que será possível (e mesmo natural) obter velocidades de convergência O(1/n). Esta forma de equacionar o problema leva-nos naturalmente a estender a desigualdade de Cramér-Rao, e a caracterização das situações em que o limite inferior de Cramér-Rao é atingido é uma forma intuitiva de aceder à família exponencial de Fisher-Darmois-Koopman-Pitman.por
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.19/2698
dc.language.isoporpor
dc.peerreviewedyespor
dc.publisherBraumann, C, Ferrão, M. E., Nunes, Cpor
dc.subjectTeoria da informação,por
dc.subjectdesigualdade e limite inferior de Cramér- Raopor
dc.subjectfamília exponencial de Fisher-Darmois-Koopman-Pitmanpor
dc.titleO Teorema Limite Central no Contexto da Teoria da Informaçãopor
dc.typeconference object
dspace.entity.typePublication
oaire.citation.conferencePlaceXIV congresso da Sociedade Portuguesa de Estatística, Covilhãpor
oaire.citation.endPage510por
oaire.citation.startPage499por
oaire.citation.titleEdições SPEpor
rcaap.rightsopenAccesspor
rcaap.typeconferenceObjectpor

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