Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

More documents

Recommendations

Info

λ t 0 10 20 30 40 50 60 Média IC 95% λ t 0 10 20 30 40 50 60 Média IC 95% 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 t (a) ZIP (b) ZINB t λ t 0 10 20 30 40 50 60 Média IC 95% λ t 0 10 20 30 40 50 60 Média IC 95% 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 (c) ZIP-LN (ξ = −V/2) t (d) ZIP-LN (ξ = 0) t Figura 4.10: Média a posteriori do parâmetro λ t , para t = 1, . . . , 77, com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori para os modelos para dados inflacionados de zeros. 103
δ t 0.5 1.5 2.5 3.5 Média IC 95% δ t 0.5 1.5 2.5 3.5 Média IC 95% 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 t (a) BN (b) ZINB t δ t 0.5 1.5 2.5 3.5 Média IC 95% δ t 0.5 1.5 2.5 3.5 Média IC 95% 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 (c) Poi-LN (ξ = −V/2) t (d) ZIP-LN (ξ = −V/2) t δ t 0.5 1.5 2.5 3.5 Média IC 95% δ t 0.5 1.5 2.5 3.5 Média IC 95% 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 (e) Poi-LN (ξ = 0) t (f) ZIP-LN (ξ = 0) t Figura 4.11: Média a posteriori do parâmetro de sobredispersão δ t , para t = 1, . . . , 77, com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori. 104
Page 1:
Modelos para Dados de Contagem com
Page 4 and 5:
Aos meus pais, pela educação, exe
Page 6 and 7:
Agradecimentos Em primeiro lugar, a
Page 8 and 9:
Resumo Neste estudo, discutimos a a
Page 10 and 11:
Sumário 1 Introdução 1 2 Modelos
Page 12 and 13:
A.3.1 Modelo PAR com Estrutura Sazo
Page 14 and 15:
4.5 Estimativas a posteriori dos pa
Page 16 and 17:
3.12 Média a posteriori da sobredi
Page 18 and 19:
4.12 Média a posteriori da sobredi
Page 20 and 21:
Capítulo 1 Introdução Modelos pa
Page 22 and 23:
de cada modelo a fim de obter a dis
Page 24 and 25:
Capítulo 2 Modelos Dinâmicos e M
Page 26 and 27:
paramétrico Θ, associamos uma per
Page 28 and 29:
2.2 Métodos de Monte Carlo via Cad
Page 30 and 31:
propostos, alguns exemplos podem se
Page 32 and 33:
evolução temporal seja levada em
Page 34 and 35:
2.3.2 Modelos Lineares Dinâmicos G
Page 36 and 37:
2.4 Esquemas de Amostragem em Model
Page 38 and 39:
com Ỹt = Ỹt(θ (j−1) t ) e V
Page 40 and 41:
Para qualquer que seja a função p
Page 42 and 43:
Uma vez que observamos um valor y t
Page 44 and 45:
forma ⎛ ⎝ θ t g(η t ) ∣ ⎞
Page 46 and 47:
completa do vetor de estados em (2.
Page 48 and 49:
3.1 Modelos Dinâmicos para Dados d
Page 50 and 51:
mostrado a seguir. p(Y t | λ t ,
Page 52 and 53:
com o modelo binomial negativo, a d
Page 54 and 55:
O modelo Poisson dinâmico descrito
Page 56 and 57:
• a matriz de covariância associ
Page 58 and 59:
O modelo PAR com estrutura sazonal
Page 60 and 61:
distribuição normal-padrão e o d
Page 62 and 63:
em que P (Y t ≤ y t | ϕ t ) = P
Page 64 and 65:
3.4 Aplicação 1 Iremos analisar u
Page 66 and 67:
o modelo Poisson-lognormal é equiv
Page 68 and 69:
• para os parâmetros µ 0 e θ 0
Page 70 and 71:
azoavelmente. Ainda assim, apesar d
Page 72 and 73: parece preservar características d
Page 74 and 75: θ t, 2 −1.0 0.0 0.5 1.0 1.5 Méd
Page 76 and 77: λ t 5 10 15 20 Média IC 95% λ t
Page 78 and 79: λ t 5 10 15 20 Média IC 95% λ t
Page 80 and 81: sobredispersão t 0 5 10 15 20 Méd
Page 82 and 83: Tabela 3.4: Estimativas a posterior
Page 84 and 85: Densidade 0 20 40 60 80 0.0586 Dens
Page 86 and 87: Densidade 0 20 40 60 80 100 0.0094
Page 88 and 89: Na Tabela 3.6 são apresentadas alg
Page 90 and 91: A Figura 3.18 e Figura 3.19 ilustra
Page 92 and 93: 3.4.3 Comparação entre os Modelos
Page 94 and 95: Quantis amostrais −2 −1 0 1 2
Page 96 and 97: Quantis amostrais −2 −1 0 1 2
Page 98 and 99: ● ● ● ● Quantis amostrais
Page 100 and 101: Capítulo 4 Modelos para Dados de C
Page 102 and 103: conjunta de X t e Y t , para t = 1,
Page 104 and 105: Número de casos de dengue 0 10 20
Page 106 and 107: nenhum modelo com estrutura sazonal
Page 108 and 109: • para a variância de evolução
Page 110 and 111: Tabela 4.2: Taxas de aceitação m
Page 112 and 113: estudo. Nosso interesse é descobri
Page 114 and 115: tos pelo algoritmo sob investigaç
Page 116 and 117: Para a série temporal artificial,
Page 118 and 119: 4.2.3 Resultados As Figuras 4.7 e 4
Page 120 and 121: λ t 0 10 20 30 40 50 60 Média IC
Page 124 and 125: sobredispersão t 0 200 600 1000 M
Page 126 and 127: Tabela 4.4: Estimativas a posterior
Page 128 and 129: Densidade 0 2 4 6 8 10 12 0.3963 De
Page 130 and 131: Densidade 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08
Page 132 and 133: p t 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 p t 0.0
Page 134 and 135: y rep, t 0 10 20 30 40 50 60 Median
Page 136 and 137: 4.2.4 Comparação entre os Modelos
Page 138 and 139: ●●● Quantis amostrais −1.5
Page 140 and 141: Quantis amostrais −1.5 −0.5 0.5
Page 142 and 143: ● ● ● ● Quantis amostrais
Page 144 and 145: Capítulo 5 Conclusões Neste traba
Page 146 and 147: para a modelagem do conjunto de dad
Page 148 and 149: Apêndice A Distribuições Condici
Page 150 and 151: • µ t , para t = 1, . . . , T
Page 152 and 153: • δ t , para t = 1, . . . , T (q
Page 154 and 155: o que implica que W 2 | D T , Ψ
Page 156 and 157: • δ t , para t = 1, . . . , T :
Page 160 and 161: A.4 Modelos para Dados Inflacionado
Page 162 and 163: • δ t , para t = 1, . . . , T :
Page 166 and 167: delos considerados, a função de l
Page 168 and 169: Com posse dos valores α t e β t ,
Page 170 and 171: Para o modelo binomial negativo din
Page 172 and 173:
µ 10 1.0 2.0 0 1000 2500 µ 40 1.0
Page 174 and 175:
θ 10, 2 −0.4 0.4 0 1000 2500 θ
Page 176 and 177:
C.2 Aplicação 2 Nesta seção, po
Page 178 and 179:
µ 10 −8 −4 0 0 1000 2500 µ 30
Page 180 and 181:
Gamerman, D. (1998) Markov chain Mo
show all

Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?