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Inferência em Cadeias de Markov: uma comparação numérica entre os métodos de estimação clássico e bayesiano
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-22) Cavalcante, João Victor Moraes; Castro, Bruno Monte de; Costa, Eliardo Guimarães da; http://lattes.cnpq.br/0658112142083306; Medeiros, Francisco Moisés Cândido de; Nascimento, Antônio Marcos Batista do
Uma cadeia de Markov é um tipo de processo estocástico que pode ser usado para modelar uma sequência de variáveis aleatórias que julgamos serem dependentes do passado mais recente. Esse trabalho introduz o conceito de inferência em cadeias de Markov em um espaço de estados finito, obtendo estimadores das probabilidades de transição no contexto frequentista, além disso, introduz o conceito de inferência bayesiana e como obtemos os estimadores com tal abordagem e por último, compara os métodos de estimação clássico e bayesiano em um processo estocástico, tendo como objetivo definir qual deles têm melhor performance ao estimar as probabilidades de transição de uma cadeia de Markov com dois estados em diversos cenários diferentes.

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