Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

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Tabela 4.4: Estimativas a posteriori dos parâmetros estáticos dos modelos ajustados com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori. ZIP Dinâmico Parâmetro Média Mediana Quantil 0,025 Quantil 0,975 µ 0 -2,9064 -2,8239 -5,8822 -0,3249 W 0,3963 0,3728 0,1903 0,7739 ζ 0,9558 0,9659 0,8554 0,9985 ZINB Dinâmico Parâmetro Média Mediana Quantil 0,025 Quantil 0,975 µ 0 -2,8226 -2,7318 -5,7588 -0,2400 W 0,3954 0,3677 0,1842 0,7663 ε 10,8721 9,5318 3,6620 26,4532 ζ 0,9587 0,9687 0,8643 0,9987 ZIP-Lognormal Dinâmico (ξ = −V/2) Parâmetro Média Mediana Quantil 0,025 Quantil 0,975 µ 0 -2,8205 -2,7650 -5,7821 -0,1743 W 0,3997 0,3716 0,1852 0,7656 V 0,1453 0,1235 0,0259 0,4041 ζ 0,9599 0,9700 0,8645 0,9987 ZIP-Lognormal Dinâmico (ξ = 0) Parâmetro Média Mediana Quantil 0,025 Quantil 0,975 µ 0 -2,9175 -2,8243 -6,0498 -0,2866 W 0,3934 0,3674 0,1957 0,7486 V 0,0409 0,0268 0,0044 0,1489 ζ 0,9576 0,9666 0,8642 0,9986 107
Nas Figuras 4.13 e 4.14, podemos observar o histograma das amostras da distribuição a posteriori da variância de evolução do nível W para os modelos dinâmicos ajustados. Através destas figuras e das Tabelas 4.3 e 4.4, podemos perceber que não há muita diferença entre as estimativas deste parâmetro para os modelos ajustados, inclusive os modelos dinâmicos para dados inflacionados de zeros. Podemos observar também que os histogramas das amostras a posteriori de W são bastante semelhantes para todos os modelos. Densidade 0 2 4 6 8 10 12 0.4093 Densidade 0 2 4 6 8 10 12 0.4142 0.0 0.5 1.0 1.5 0.0 0.5 1.0 1.5 W W (a) Poi (b) BN Densidade 0 2 4 6 8 10 12 0.3969 Densidade 0 2 4 6 8 10 12 0.401 0.0 0.5 1.0 1.5 0.0 0.5 1.0 1.5 W W (c) Poi-LN (ξ = −V/2) (d) Poi-LN (ξ = 0) Figura 4.13: Histograma e média a posteriori da variância da evolução do nível W para o modelo Poisson, binomial negativo e Poisson-lognormal. 108
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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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paramétrico Θ, associamos uma per
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propostos, alguns exemplos podem se
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com Ỹt = Ỹt(θ (j−1) t ) e V
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Para qualquer que seja a função p
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Uma vez que observamos um valor y t
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forma ⎛ ⎝ θ t g(η t ) ∣ ⎞
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mostrado a seguir. p(Y t | λ t ,
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com o modelo binomial negativo, a d
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azoavelmente. Ainda assim, apesar d
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parece preservar características d
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Gamerman, D. (1998) Markov chain Mo
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