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Pellegrino, Giulia (2012) Graphical Models for Multivariate Time Series. [Laurea triennale]

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Abstract

Graphical Models give a graph representation of relations between random variables and processes and they are an important tool for analyzing multivariate data. In this thesis we give a brief introduction to the concept of Graphical Models in static case and then we extend this concept for multivariate data to multivariate time series. We show that conditional independence of components can be represented on a graph where the components are nodes and the lack of arc between two nodes signifies conditional independence. We also present problem to fit an AR model to such a process and show how AR models can be approximated by a low order ARMA model and the benefits of this approximation

Tipologia del documento:Laurea triennale
Corsi di Laurea Triennale:Scuola di Ingegneria > Ingegneria dell'informazione
Parole chiave:Graphical Models, multivariate time series, autoregressive processes, biomedical application
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/04 Automatica
Codice ID:40396
Relatore:Pavon, Michele
Data della tesi:26 Luglio 2012
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text

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