Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

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C.2 Aplicação 2 Nesta seção, podemos ver os gráficos com os traços das cadeias de alguns parâmetros de estado para cada um dos modelos dinâmicos ajustados no Capítulo 4 para a série temporal do número de casos notificados de dengue no bairro da Mangueira no município do Rio de Janeiro. Vale lembrar que utilizamos a distribuição proposta pelo algoritmo proposto por Gamerman (1998) para amostrar individualmente os parâmetros de estado nesta aplicação. 157
µ 10 −8 −4 0 0 1000 2500 µ 30 −2 0 2 0 1000 2500 µ 10 −8 −4 0 0 1000 2500 µ 30 −2 0 2 0 1000 2500 Iterações Iterações Iterações Iterações µ 50 −3 −1 1 0 1000 2500 µ 70 −3 −1 1 0 1000 2500 µ 50 −3 −1 1 0 1000 2500 µ 70 −3 −1 1 0 1000 2500 Iterações (a) Poi Iterações Iterações (b) BN Iterações µ 10 −8 −4 0 0 1000 2500 µ 30 −2 0 2 0 1000 2500 µ 10 −8 −4 0 0 1000 2500 µ 30 −2 0 2 0 1000 2500 Iterações Iterações Iterações Iterações µ 50 −3 −1 1 0 1000 2500 µ 70 −3 −1 1 0 1000 2500 µ 50 −3 −1 1 0 1000 2500 µ 70 −3 −1 1 0 1000 2500 Iterações Iterações (c) Poi-LN (ξ = −V/2) Iterações Iterações (d) Poi-LN (ξ = 0) Figura C.5: Traços das cadeias dos parâmetros de estado µ 10 , µ 30 , µ 50 e µ 70 com respectivas médias a posteriori. 158
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Modelos para Dados de Contagem com
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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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Sumário 1 Introdução 1 2 Modelos
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A.3.1 Modelo PAR com Estrutura Sazo
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4.5 Estimativas a posteriori dos pa
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3.12 Média a posteriori da sobredi
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4.12 Média a posteriori da sobredi
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Capítulo 1 Introdução Modelos pa
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de cada modelo a fim de obter a dis
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Capítulo 2 Modelos Dinâmicos e M
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paramétrico Θ, associamos uma per
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2.2 Métodos de Monte Carlo via Cad
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propostos, alguns exemplos podem se
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evolução temporal seja levada em
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2.3.2 Modelos Lineares Dinâmicos G
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2.4 Esquemas de Amostragem em Model
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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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completa do vetor de estados em (2.
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3.1 Modelos Dinâmicos para Dados d
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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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O modelo Poisson dinâmico descrito
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• a matriz de covariância associ
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O modelo PAR com estrutura sazonal
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distribuição normal-padrão e o d
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em que P (Y t ≤ y t | ϕ t ) = P
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3.4 Aplicação 1 Iremos analisar u
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o modelo Poisson-lognormal é equiv
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• para os parâmetros µ 0 e θ 0
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azoavelmente. Ainda assim, apesar d
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parece preservar características d
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θ t, 2 −1.0 0.0 0.5 1.0 1.5 Méd
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λ t 5 10 15 20 Média IC 95% λ t
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λ t 5 10 15 20 Média IC 95% λ t
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Na Tabela 3.6 são apresentadas alg
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A Figura 3.18 e Figura 3.19 ilustra
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3.4.3 Comparação entre os Modelos
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Quantis amostrais −2 −1 0 1 2
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Capítulo 4 Modelos para Dados de C
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conjunta de X t e Y t , para t = 1,
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Número de casos de dengue 0 10 20
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nenhum modelo com estrutura sazonal
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• para a variância de evolução
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Tabela 4.2: Taxas de aceitação m
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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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4.2.3 Resultados As Figuras 4.7 e 4
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λ t 0 10 20 30 40 50 60 Média IC
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