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dc.creator.IDCAVALCANTE, V. C.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3168963591310634pt_BR
dc.contributor.advisor1DANTAS, Joseclécio Dutra.-
dc.contributor.advisor1IDDANTAS, J. D.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9578968519982943pt_BR
dc.contributor.referee1MEDEIROS, Fábio Ferreira de.-
dc.contributor.referee1IDDE MEDEIROS, F. F.pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7268744971022470pt_BR
dc.contributor.referee2CATÃO, Vladimir Soares.-
dc.contributor.referee2IDCATAO, V. S.pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9004848457100237pt_BR
dc.contributor.referee3FREITAS, Heron Neves de.-
dc.contributor.referee3IDFREITAS, H. N.pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5999148176771819pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho visa compreender a aplicação da estatística Bayesiana no tratamento de dados cosmológicos. Este é o paradigma estatístico presente na apresentação e atualização de parâmetros cosmológicos, como o parâmetro de Hubble e os parâmetros de densidade dos diversos constituintes do Universo. O tipo de pesquisa desenvolvido é a revisão bibliográĄca. Como aplicação, apresentaremos dois modelos cosmológicos: o ΛCDM e um modelo de energia escura descrito por uma parametrização em termos do redshift. Com o método de Monte Carlo e Cadeia de Markov (MCMC) em Python, foi realizado o tratamento de dados de Supernovas do Tipo Ia (SNe Ia) e dados de H(z) de Relógios Cósmicos, na tentativa de estimar o parâmetro de densidade de matéria do universo (Ω0m). Também apresentamos uma comparação entre esses dois modelos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Educação e Saúde - CESpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.titleEstatística Bayesiana e estimativa de parâmetros cosmológicos.pt_BR
dc.date.issued2024-05-13-
dc.description.abstractThis work aims to understand the application of Bayesian statistics in the treatment of cosmological data. This is the statistical paradigm present in the presentation and updating of cosmological parameters, such as the Hubble parameter and the density parameters of the various constituents of the Universe. The type of research carried out is bibliographic review. As an aplication, ee present two cosmological models: the ΛCDM and a dark energy model described by a parameterization in therms of redshift. Using the Monte Carlo and Markov Chain (MCMC) method in Python, the treatment of Type Ia Supernova (SNe Ia) data and H(z) data from Cosmic Clocks was performed, in an attempt to estimate the matter density parameter of the universe (Ω0m). We also present a comparison between these two models.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/37556-
dc.date.accessioned2024-08-29T12:01:54Z-
dc.date.available2024-08-29-
dc.date.available2024-08-29T12:01:54Z-
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectCosmologiapt_BR
dc.subjectParâmetros cosmológicospt_BR
dc.subjectTratamento de dados cosmológicospt_BR
dc.subjectEstatística Bayesianapt_BR
dc.subjectEnergia escurapt_BR
dc.subjectModelos cosmológicospt_BR
dc.subjectCosmologypt_BR
dc.subjectCosmological parameterspt_BR
dc.subjectData processing cosmologicalpt_BR
dc.subjectBayesian Statisticspt_BR
dc.subjectDark energypt_BR
dc.subjectModels cosmologicalpt_BR
dc.subjectProceso de datos cosmológicopt_BR
dc.subjectEstadística bayesianapt_BR
dc.subjectEnergía oscurapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorCAVALCANTE, Vanderson Costa.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeBayesian statistics and cosmological parameter estimation.pt_BR
dc.title.alternativeEstadística bayesiana y estimación de parámetros cosmológicos.pt_BR
dc.identifier.citationCAVALCANTE, Vanderson Costa. Estatística Bayesiana e estimativa de parâmetros cosmológicos. 2024. 82 fl. (Trabalho de Conclusão de Curso – Monografia), Curso de Licenciatura em Física, Centro de Educação e Saúde, Universidade Federal de Campina Grande, Cuité – Paraíba – Brasil, 2024.pt_BR
dc.description.resumenEste trabajo tiene como objetivo comprender la aplicación de la estadística bayesiana en el tratamiento de datos cosmológicos. Este es el paradigma estadístico presente en la presentación y actualización. de parámetros cosmológicos, como el parámetro de Hubble y los parámetros de densidad de diversos constituyentes del Universo. El tipo de investigación desarrollada es la revisión bibliográfica. Como aplicación, presentaremos dos modelos cosmológicos: el ΛCDM y un energía oscura descrita mediante una parametrización en términos de corrimiento al rojo. con el metodo de Monte Carlo y Markov Chain (MCMC) en Python, el tratamiento se realizó de datos de supernovas de tipo Ia (SNe Ia) y datos H(z) de relojes cósmicos, en intento de estimar el parámetro de densidad de materia del universo (Ω0m). También Presentamos una comparación entre estos dos modelos.pt_BR
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