Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

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sobredispersão t 0 200 600 1000 Média IC 95% sobredispersão t 0 200 600 1000 Média IC 95% 0 20 40 60 80 0 20 40 60 80 t (a) BN (b) ZINB t sobredispersão t 0 200 600 1000 Média IC 95% sobredispersão t 0 200 600 1000 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 sobredispersão t 0 200 600 1000 Média IC 95% sobredispersão t 0 200 600 1000 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 4.12: Média a posteriori da sobredispersão λ 2 t /ε (modelo binomial negativo e ZINB) e λ 2 t exp(2ξ + V )(exp(V ) − 1) (modelo Poisson-lognormal e ZIP-LN), para t = 1, . . . , 77, com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori. 105
Nas Tabelas 4.3 e 4.4 podem ser vistos os sumários da distribuição a posteriori dos parâmetros estáticos dos modelos dinâmicos ajustados. Tabela 4.3: Estimativas a posteriori dos parâmetros estáticos dos modelos ajustados com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori. Poisson Dinâmico Parâmetro Média Mediana Quantil 0,025 Quantil 0,975 µ 0 -2,9248 -2,8484 -5,8926 -0,2928 W 0,4093 0,3853 0,2052 0,7513 Binomial Negativo Dinâmico Parâmetro Média Mediana Quantil 0,025 Quantil 0,975 µ 0 -2,9144 -2,8550 -5,8847 -0,2495 W 0,4142 0,3838 0,2000 0,8079 ε 24,2453 16,0516 4,0821 95,9502 Poisson-Lognormal Dinâmico (ξ = −V/2) Parâmetro Média Mediana Quantil 0,025 Quantil 0,975 µ 0 -2,8771 -2,8117 -5,9266 -0,2244 W 0,3969 0,3725 0,1840 0,7456 V 0,1338 0,1096 0,0234 0,3871 Poisson-Lognormal Dinâmico (ξ = 0) Parâmetro Média Mediana Quantil 0,025 Quantil 0,975 µ 0 -2,8767 -2,7861 -6,0095 -0,3547 W 0,4010 0,3770 0,1904 0,7454 V 0,0373 0,0236 0,0037 0,1495 106
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Aos meus pais, pela educação, exe
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Agradecimentos Em primeiro lugar, a
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Resumo Neste estudo, discutimos a a
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de cada modelo a fim de obter a dis
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Para qualquer que seja a função p
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com o modelo binomial negativo, a d
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Gamerman, D. (1998) Markov chain Mo
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