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Estimação de funções do redshift de galáxias com base em dados fotométricos

Ferreira, Gretta Rossi

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Estatística Interinstitucional do ICMC e UFSCarr 2017-09-18

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Estimação de funções do redshift de galáxias com base em dados fotométricos
  • Autor: Ferreira, Gretta Rossi
  • Orientador: Izbicki, Rafael
  • Assuntos: Astroestatística; Densidade Condicional; Inferência Não Paramétrica; Regressão; Astrostatistics; Conditional Density; Nonparametric Inference; Regression
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Em uma quantidade substancial de problemas de astronomia, tem-se interesse na estimação do valor assumido, para diversas funções g, de alguma quantidade desconhecida z ∈ ℜ com base em covariáveis x ∈ ℜd. Isto é feito utilizando-se uma amostra (X1, Z1), ... (Xn, Zn). As duas abordagens usualmente utilizadas para resolver este problema consistem em (1) estimar a regressão de Z em x, e plugar esta na função g ou (2)estimar a densidade condicional f (z Ι x) e plugá-la em ∫ g(z) f (z Ι x)dz. Infelizmente, poucos estudos apresentam comparações quantitativas destas duas abordagens. Além disso, poucos métodos de estimação de densidade condicional tiveram seus desempenhos comparados nestes problemas. Em vista disso, o objetivo deste trabalho é apresentar diversas comparações de técnicas de estimação de funções de uma quantidade desconhecida. Em particular, damos destaque para métodos não paramétricos. Além dos estimadores (1) e (2), propomos também uma nova abordagem que consistem em estimar diretamente a função de regressão de g(Z) em x. Essas abordagens foram testadas em diferentes funções nos conjuntos de dados DEEP2 e Sheldon 2012. Para quase todas as funções testadas, o estimador (1) obteve os piores resultados, exceto quando utilizamos florestas aleatórias. Em diversos casos, a nova abordagem proposta apresentou melhores resultados, assim como o estimador (2). Em particular, verificamos que métodos via florestas aleatórias, em geral, levaram a bons resultados.
  • DOI: 10.11606/D.104.2018.tde-01022018-100713
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Estatística Interinstitucional do ICMC e UFSCarr
  • Data de criação/publicação: 2017-09-18
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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