Modelagem estat?stica de s?ries temporais aplica??es a tr?fego de redes de comunica??o

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Exemplos de s?ries temporais podem ser encontrados em diversas ?reas do conhecimento, como registros de temperatura di?ria, de precipita??o mensal, pre?os de produtos, valores de a??es, dados de eletromiografia e eletrocardiograma, entre outros muitos campos. Os modelos estat?sticos para s?ries temporais utilizam o passado hist?rico da vari?vel em an?lise para caracterizar o seu comportamento. Em rela??o a redes de comunica??o, modelos estat?sticos podem capturar importantes caracter?sticas do tr?fego de redes, melhorando sua compreens?o e permitindo o estudo dos efeitos dessas caracter?sticas no desempenho das redes. Modelos Markovianos s?o utilizados para descrever s?ries temporais que apresentam curta-depend?ncia entre suas amostras no tempo. Entretanto, os fluxos de tr?fego nas redes atuais podem exibir outras caracter?sticas como invari?ncia em escala associada a modelos autossimilares. Modelos multifractais possuem, al?m de depend?ncia de longa dura??o como os modelos monofractais, diferentes leis de escala, podendo descrever melhor algumas s?ries temporais. Neste livro, s?o apresentados diferentes modelos estat?sticos (Markovianos, Autorregressivos, de Cauda Pesada, Autossimilares, Monofractais e Multifractais) cada um com suas peculiaridades. Apesar das an?lises deste livro estarem voltadas ?s s?ries de tr?fego de redes encontradas em redes de comunica??es atuais, os modelos considerados nesta obra podem ser aplicados a outras s?ries temporais.画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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