Consistency in approximate entropy given by a volumetric estimate

Santos, B.T.; Martins, Roger; Natali, J; Rodrigues, Victor Hugo Pereira; Marqués, Ferran; Chauí‐Berlinck, José Guilherme

doi:10.1016/j.chaos.2008.12.002

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“…In most cases, the value of an ApEn is positive or zero, but it may be negative because of the values of the arguments that are given and the randomness of the time series involved. 18 When a system is stable, the values of a moving ApEn are stable throughout the time series and do not change abruptly. In contrast, the values of a moving ApEn are altered to some extent when the randomness underlying a system has been changed.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 97%

Predicting dengue outbreaks using approximate entropy algorithm and pattern recognition

Chen

Chang

2013

Journal of Infection

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Section: Introductionmentioning

confidence: 97%

Predicting dengue outbreaks using approximate entropy algorithm and pattern recognition

Chen

Chang

2013

Journal of Infection

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“…Uma vez que os valores de e r são definidos por quem realiza o teste, o resultado da análise de duas séries pode ser completamente distinto apenas por mudanças nesses valores (Santos et al, 2009).…”

Section: Entropia Aproximada (Apen)unclassified

“…A Entropia Aproximada Volumétrica (vApEn) é uma técnica utilizada para análise de complexidade de séries temporais baseada na Entropia Aproximada (ApEn) (para maiores detalhes, ver Santos et al, 2009…”

Section: Entropia Aproximada Volumétrica (Vapen)unclassified

Métodos lineares e não-lineares de análise de dados cronobiológicos de Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini)

Sebrian¹

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Agradeço primeiramente a Deus e à minha família, pois sem eles eu não estaria aqui: meus pais, Sonia e Antonio Carlos, e meu irmão, Diego (e à Docinho também, por suas lambidas carinhosas e latidos fora de hora). Não posso de maneira alguma deixar de lembrar do "resto" da família, que são e foram essenciais durante toda minha vida e, claro, durante o desenvolvimento desse trabalho: Nonão e vó Cacilda, vó Hilda (in memoriam), tias Suely e Solange e Agamenon. Não há maneiras nem palavras para agradecê-los como deveria. A meu namorado Rodrigo, pela ajuda e paciência nas discussões físicas e matemáticas, por quebrar a cabeça comigo na TRF, pela compreensão e companheirismo e por tornar minha vida mais colorida. Aos meninos do LFT (Zé, Vitão, Breno, Fefex), pelas discussões de alguns temas relacionados (e outros nem tanto assim) aos nossos trabalhos, por acompanharem e darem ideias sempre pertinentes. À Prof. Miriam Marques, à Laura Teixeira e à Jessica Camargo, por terem gentilmente cedido os dados analisados nesse trabalho. Aos amigos do departamento, que compartilham os dramas e alegrias da vida acadêmica. Ao pessoal da Bio (02N), que também aguentou lamúrias e desesperos e, mesmo à distância, sempre dá aquela mão. Meu muito obrigada à "máfia" do CF (Fer(di)nando, Thiago, Anselmo, Melina, Sergio, Thais, Clarissa) e todo mundo do DFM, que seguraram as pontas quando eu precisava dar uma saída em prol do mestrado, compartilharam de festas de qualidade duvidosa, conversas após o almoço sob a amoreira e reflexões sobre a vida. À Dani, que some, aparece, some, aparece, e sempre está lá nas horas certas. Valeu, B.! À Capes, pela bolsa concedida no primeiro ano de mestrado. Por último, mas de maneira alguma menos importante (muito pelo contrário), agradeço ao Zé Gui, que além de ter muita perseverança e paciência, me ensinou como ser não só um profissional, mas uma pessoa ética e competente. Obrigada, Chefe! A todos que porventura eu possa ter esquecido, perdoem-me e muito obrigada! Resumo A Cronobiologia estuda a origem e a manifestação de ritmos biológicos nos mais diversos táxons. A análise dos dados obtidos experimentalmente, contudo, é bastante complexa, haja vista a restrita gama de métodos disponíveis para tal. Os osciladores que determinam a existência dos ritmos biológicos são exemplos de sistemas dinâmicos não-lineares, os quais estão amplamente distribuídos nos seres vivos. Esses sistemas, por suas peculiaridades, são melhor analisados por métodos não-lineares. O objetivo deste trabalho é testar diferentes métodos de análise séries temporais, tanto alguns classicamente empregados na Cronobiologia quanto métodos não-lineares, verificando sua empregabilidade e funcionalidade para dados cronobiológicos, bem como as propriedades que permitem ou não seu uso. Para tanto, foram utilizados dados de ritmos de consumo de O 2 obtidos para diferentes grupos etários de operárias de Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini). Tais dados foram submetidos às seguintes análises: Transformada Rápida de Fourier (TRF),

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“…O coeficiente angular da reta de regressão equivale a 1 − µ, sendo que para distribuições de Lévy temos 1 ≤ µ ≤ 3. Santos et al (2009). Dessa maneira, se a vApEn obtida apresentar valores próximos de 1100 temos que a nossa série temporal se comporta como um ruído branco com distribuição normal, valores próximos de 1000 caracterizam um ruído branco uniformemente distribuido.…”

Section: Caracterização De Séries Temporaisunclassified

“…A entropia informacional nas séries pode ser quantificada através de algoritmos baseados na Teoria da Informação, algoritmos estes que procuram quantificar a variabilidade das séries. No presente estudo, foi utilizada a vApEn (Entropia Aproximada Volumétrica) conforme descrito por Santos et al (2009).…”

Section: Entropia Informacionalunclassified

Modelagem da minimização do processamento na comunicação

Natali¹

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Consistency in approximate entropy given by a volumetric estimate

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Predicting dengue outbreaks using approximate entropy algorithm and pattern recognition

Predicting dengue outbreaks using approximate entropy algorithm and pattern recognition

Métodos lineares e não-lineares de análise de dados cronobiológicos de Melipona quadrifasciata (Hymenoptera, Meliponini)

Modelagem da minimização do processamento na comunicação

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