Em análise de séries temporais, o problema de detecção de pontos de mudança consiste em estimar os tempos nos quais a distribuição de probabilidade sofre alguma alteração. Sob à hipótese de que os dados têm distribuição Bernoulli, o problema pode ser visto como estimar os tempos nos quais o parâmetro de probabilidade se altera. Neste trabalho, apresentaremos métodos estatísticos para es- timar o número e a localização dos pontos de mudança quando os dados têm distribuição Bernoulli. Os métodos escolhidos foram verossimilhança penalizada, Fused LASSO e métodos baseados em validação cruzada. Provamos a consistência de alguns dos métodos propostos, e fornecemos um estudo de simulação para comparação de modelos. Por fim, aplicamos os modelos no problema de identificação de regiões de homozigose em arrays de SNPs.

Em análise de séries temporais, o problema de detecção de pontos de mudança consiste em estimar os tempos nos quais a distribuição de probabilidade sofre alguma alteração. Sob à hipótese de que os dados têm distribuição Bernoulli, o problema pode ser visto como estimar os tempos nos quais o parâmetro de probabilidade se altera. Neste trabalho, apresentaremos métodos estatísticos para es- timar o número e a localização dos pontos de mudança quando os dados têm distribuição Bernoulli. Os métodos escolhidos foram verossimilhança penalizada, Fused LASSO e métodos baseados em validação cruzada. Provamos a consistência de alguns dos métodos propostos, e fornecemos um estudo de simulação para comparação de modelos. Por fim, aplicamos os modelos no problema de identificação de regiões de homozigose em arrays de SNPs.