Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

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A.3.1 Modelo PAR com Estrutura Sazonal . . . . . . . . . . . . . . . . 139 A.3.2 Modelo PAR sem Estrutura Sazonal . . . . . . . . . . . . . . . . 140 A.4 Modelos para Dados Inflacionados de Zeros . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 A.4.1 Modelo ZIP Dinâmico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 A.4.2 Modelo ZINB Dinâmico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 A.4.3 Modelo ZIP-LN Dinâmico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 B Cálculos das Distribuições Propostas para os Parâmetros de Estado dos Modelos Ajustados 146 B.1 Distribuição Proposta Calculada pelo CUBS . . . . . . . . . . . . . . . . 146 B.2 Distribuição Proposta Calculada pelo Algoritmo Proposto por Gamerman (1998) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 C Traços das Cadeias dos Parâmetros de Estado dos Modelos Dinâmicos Ajustados 152 C.1 Aplicação 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 C.2 Aplicação 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 xii
Lista de Tabelas 3.1 Estatísticas descritivas da série temporal do número de requerentes do benefício por perda salarial causada por acidentes de trabalho. . . . . . . 46 3.2 Taxas de aceitação dos valores propostos pelo CUBS para o vetor paramétrico de estados para cada um dos modelos dinâmicos ajustados. . . . . . . . . 51 3.3 Estimativas a posteriori dos parâmetros estáticos dos modelos ajustados com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori. . . . . . . 62 3.4 Estimativas a posteriori dos parâmetros estáticos dos modelos ajustados com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori. . . . . . . 63 3.5 Estimativas a posteriori dos parâmetros estáticos dos modelos ajustados com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori. . . . . . . 64 3.6 Estimativas a posteriori dos parâmetros do modelo Poisson autoregressivo com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori. . . . . . . 69 3.7 Verossimilhança preditiva dos modelos ajustados. . . . . . . . . . . . . . 73 4.1 Estatísticas descritivas da série temporal do número de casos de dengue notificados no bairro da Mangueira no município do Rio de Janeiro. . . . 86 4.2 Taxas de aceitação média dos valores propostos pelo algoritmo proposto por Gamerman (1998) para os elementos do vetor paramétrico de estados para cada um dos modelos dinâmicos ajustados. . . . . . . . . . . . . . . 91 4.3 Estimativas a posteriori dos parâmetros estáticos dos modelos ajustados com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori. . . . . . . 106 4.4 Estimativas a posteriori dos parâmetros estáticos dos modelos ajustados com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori. . . . . . . 107 xiii
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em que P (Y t ≤ y t | ϕ t ) = P
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o modelo Poisson-lognormal é equiv
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azoavelmente. Ainda assim, apesar d
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parece preservar características d
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3.4.3 Comparação entre os Modelos
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conjunta de X t e Y t , para t = 1,
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nenhum modelo com estrutura sazonal
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• para a variância de evolução
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estudo. Nosso interesse é descobri
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tos pelo algoritmo sob investigaç
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Para a série temporal artificial,
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p t 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 p t 0.0
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y rep, t 0 10 20 30 40 50 60 Median
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Quantis amostrais −1.5 −0.5 0.5
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para a modelagem do conjunto de dad
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Apêndice A Distribuições Condici
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o que implica que W 2 | D T , Ψ
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delos considerados, a função de l
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Para o modelo binomial negativo din
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C.2 Aplicação 2 Nesta seção, po
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µ 10 −8 −4 0 0 1000 2500 µ 30
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Gamerman, D. (1998) Markov chain Mo
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