Geração de Tráfego Auto-Similar e Estimação do Parâmetro de Hurst através do método R/S Thiago Souto Maior.

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Correlação e Regressão
Advertisements

DISTRIBUIÇÕES AMOSTRAIS
Utilizando o R. Técnicas para Predição de Dados 2 17/8/2008 Introdução ao R R é um linguagem (ambiente) de programação para computação estatística e gráfica.
ANÁLISES DE REGRESSÃO.
Analise de Regressão Parte 2.
AJUSTE DE CURVAS 6.1 Introdução 6.2 Método dos quadrados mínimos
MÉTODOS QUANTITATIVOS
A CARTOGRAFIA TEMÁTICA E A ESTATÍSTICA
ESTIMAÇÃO.
Noções de Regressão Profa. Marli.
Notas de aula Aula 4 Pêndulo de torção Alexandre Suaide Notas de aula
Cordas vibrantes Alexandre Suaide Notas de aula
O COEFICIENTE DE HURST E O COEFICIENTE DE VARIAÇÃO ESPACIAL NA SEGMENTAÇÃO DE TEXTURAS MULTIESPECTRAIS Dra Aura Conci Éldman Oliveira Nunes.
Estatística 9 - Estimação de Parâmetros por Intervalo
Estatística 8 - Distribuições Amostrais
Geoestatística Aplicada à Agricultura de Precisão II
ANÁLISE DE REGRESSÃO UM GUIA PRÁTICO.
MEDIDAS E INCERTEZAS O Que é Medição?
Introdução às Medidas em Física a Aula
Estatística Aplicada (Aula 4)
Análise de Dados.
Modelagem de tráfego auto-similar
Estatística e Probabilidade
BIO Métodos Quantitativos Aplicados à Ecologia
Laís Araújo Lopes de Souza
Modelos de regressão Cláudio Monteiro
Exponential Random Graph Models
Estatística e Probabilidade
DISTRIBUIÇÕES AMOSTRAIS
Estatística Para um dado conjunto de dados, podemos calcular as seguintes grandezas: 1) Medidas de posição 2) Medidas de dispersão 3) Parâmetros de simetria.
Métodos Quantitativos II
Avaliação de Clusteres Parte II
ESTATÍSTICA.
Econometria Aula 3 – 27/9/2013.
Site: Estatística Prof. Edson Nemer Site:
Aula 6 - Método não-experimental ou de seleção não-aleatória
Probabilidade e Estatística Exemplo da Moeda Balanceada
Mario de Andrade Lira Junior lira.pro.br\wordpress 2/4/2015 lira.pro.br\wordpress - Reservados todos os direitos autorais.
Professor Antonio Carlos Coelho
Formas de calibração 1º - Padrões externos É a forma mais utilizada de calibração. São utilizadas soluções contendo concentrações conhecidas do analito.
Interpolação e Ajuste de Curvas
Tipos de Previsão Qualitativa Série Temporais Causal Método Delphi
2.3 Experimentos Fatoriais 22 Efeitos das Interações
Há cinco padrões básicos da maioria das séries temporais de demanda.
Modelagem Estatística
DISTRIBUIÇÃO NORMAL.
Probabilidade e Estatística para Avaliação de Desempenho
Monitoramento e Controle Ambiental
Aula 12 - Teste de associação1 DATAAulaCONTEÚDO PROGRAMÁTICO 10/03Segunda1Níveis de mensuração, variáveis, organização de dados, apresentação tabular 12/03Quarta2Apresentação.
Regressão e Previsão Numérica.
análise dos estimadores
7 Ajuste de Curvas UFSC.PósMCI.FME.Ajuste de curvas. (11.1)
Regressão.
Ajuste do Modelo Avaliação dos Coeficientes
Estatística Descritiva
Estatística – Aula 06 IMES – Fafica Curso de Publicidade e Propaganda
Descrição Bivariada Comparando Duas Distribuições
Estatística Descritiva
Estatística e Probabilidade
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas - 11ª aula -
Regressão Linear Simples
Regressão linear simples
Regressão linear simples
UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ Campus Londrina LAB FÍSICA 1 ALGARISMOS SIGNIFICATIVOS e INCERTEZAS NAS MEDIDAS LAB FÍSICA 1 ALGARISMOS SIGNIFICATIVOS.
AULA 11 – REGRESSÃO Parte I
LINEARIDADE Kamila Dias Nayara Rayanne Pereira Renata Fernandes Solange Araújo.
INTERVALO DE CONFIANÇA PARA A MEDIA POPULACIONAL (σ 2 desconhecido ) Sabemos que se o tamanho da amostra for superior a 30 a distribuição amostral das.
Regressão Linear (aula 14 – Parte 2).
Como construir modelos empíricos. Nos modelos estudados, cada fator foi fixado em dois níveis Por esta razão temos que nos contentar com uma visão limitada.
Transcrição da apresentação:

Geração de Tráfego Auto-Similar e Estimação do Parâmetro de Hurst através do método R/S Thiago Souto Maior

Roteiro Geração de tráfego Relação Paretto/Hurst Quantidade de fontes Teste R/S Relação R/S com Hurst Ferramentas Referências

Geração de Tráfego Utilizado o modelo On-Off Baseado em tempo de transmissão e tempo de espera Normalmente possui um tamanho fixo de pacote Esses tempos são regidos por uma distribuição de cauda pesada Paretto, Weibull, Lognormal...

Geração de Tráfego a partir da Paretto Relação entre o parâmetro α (shape) da Paretto e o parâmetro de Hurst, para geração de tráfego através do modelo On-Off

Precisão do parâmetro gerado Parâmetro de Hurst gerado a partir do modelo On-Off com a Paretto tem uma variação relativa à quantidade de fontes On-Off Quanto mais fontes menor a variabilidade 50 a 100 fontes Esforço computacional maior Variabilidade estaciona em valores pequenos 20 fontes já alcançam valores com variabilidade baixa

Extração do Parâmetro de Hurst através de dados de Vazão Utilização de Testes estatísticos R/S V/S Var[R/S] Quanto maior a massa de dados, melhor o resultado Quanto menor o intervalo de captura, mais preciso o resultado

Teste R/S Sejam h(1), h(2), h(3), …, h(n) dados de uma determinada série temporal Calcula-se a média desses dados Calcula-se os desvios da média Note que o conjunto “x” tem média zero

Teste R/S Calcula-se as somas dos desvios Considera-se o maior e o menor valor do conjunto Y R(n) = max(Y(1..n)) – min(Y(1..n)) Range

Teste R/S O valor do teste é calculado dividindo R(n) pelo desvio padrão (R(n)/s(n)) O resultado é chamado “Rescaled range”

Relação do R/S com Hurst Temos que numa série de variáveis randômicas com desvio padrão finito e sem dependências, a estatística R/S cresce proporcionalmente a n½ E[R/s] = cn½, sendo “c” uma constante Sendo assim: log(E[R/s]) = log(c) + (1/2) log(n) Se plotarmos log(E[R/s]) x log(n), teremos aproximadamente uma linha reta com inclinação de 0.5

Relação do R/S com Hurst O que Hurst achou foi Quando os dados possuem dependência, a inclinação da reta é sempre maior que 0.5 e obedecem à expressão E[R/s] = cnH, sendo “c” uma constante e “H” o parâmetro de Hurst log(E[R/s]) = log(c) + H log(n) Plotando num gráfico log(E[R/s]) x log(n), H seria a inclinação da reta correspondente ao gráfico

Relação de R/S com Hurst O gráfico deve ser feito em diversas escalas de “n” para provar a dependência em várias escalas O gráfico terá uma aparência de pontos esparsos (scattered plot) A reta construída para extrair o parâmetro de Hurst pode ser computada a partir de uma regressão linear com os pontos do gráfico

Ferramentas R Código em C Para calcular regressão linear Comando lm(x ~ y) Pode ser implementado o teste R/S Código em C http://www.csee.usf.edu/~christen/tools/rs.c

Referências Accurate and Fast Replication on the Generation of Fractal Network Traffic Using Alternative Probability Models, Stenio Fernandes, Carlos Kamienski & Djamel Sadok Hurst, http://gummy-stuff.org/hurst.htm