| dc.description.abstract | Este trabalho procura deixar mais evidentes as ideias relacionadas a estruturação de um modelo dinâmico linear univariado na análise de séries temporais. Nessa perspectiva, o uso de independência condicional e de propriedades Markovianas de primeira ordem possibilitam a recursividade em algoritmos utilizados para fazer a inferência desses modelos, principalmente quando se pretende expandir o problema para a análise de séries temporais multivaridas. Embora a recursividade traga facilidades computacionais, o entendimento por trás dessas passagens recursivas envolvem um conhecimento de probabilidade não trivial, especialmente ao que tange o filtro de Kalman, o qual é fundamentado na atualização de informação condicional proporcionada pelo uso do teorema de Bayes. | |
