Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

• para a probabilidade α, assumimos a priori que
α | D 0 ∼ Beta(a α , b α ), (4.18)
em que a α = 1 e b α = 1.
Dada toda a informação D T = (D 0 , y 1 , . . . , y T ) ′ , a distribuição a posteriori do vetor
paramétrico Ψ pode ser descrita, de uma forma geral, como a distribuição vista em (3.68).
As distribuições condicionais completas dos elementos que compõem o vetor paramétrico
Ψ podem ser vistas na Subseção A.3.2. Para sortear destas distribuições, utilizamos o
amostrador de Gibbs com passos de Metropolis-Hastings descritos na Seção 2.2.
4.2.2 Investigando o Desempenho do CUBS
O algoritmo CUBS proposto por Ravines et al. (2007) obteve um bom desempenho
no ajuste dos modelos propostos para a série temporal do número de requerentes de
um benefício por perda salarial causada por acidentes de trabalho analisada na Seção
3.4. Entretanto, ao tentarmos utilizar este mesmo esquema de amostragem no ajuste dos
modelos propostos para a série temporal do número de casos de dengue notificados no
bairro da Mangueira no município do Rio de Janeiro, os valores sorteados da distribuição
proposta calculada pelo CUBS para os parâmetros de estado foi de 0% ou muito baixa.
Nesta subseção, iremos verificar que fatores podem ter contribuído para o mau desempenho
do CUBS quanto às taxas de aceitação no ajuste dos modelos considerados para
a série temporal sob estudo nesta seção. Afinal, já que a série temporal em questão, de
tamanho T = 77, é bem menor que a série analisada na Seção 3.4, de tamanho T = 120,
esperávamos que o desempenho do algoritmo fosse ainda melhor, dado que o passo de
amostragem dos parâmetros de estado é feito conjuntamente.
Para fins de investigação, considere somente o ajuste do modelo Poisson dinâmico para
o conjunto de dados sob estudo, o mesmo modelo ajustado anteriormente. Utilizamos,
além do CUBS, vários métodos de estimação para os parâmetros de estado deste modelo,
por exemplo, o algoritmo proposto por Gamerman (1998) que consideramos como
esquema de amostragem para o ajuste dos modelos propostos para a série temporal sob
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