Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

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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 4.13 Histograma e média a posteriori da variância da evolução do nível W para o modelo Poisson, binomial negativo e Poisson-lognormal. . . . . . . . . . 108 4.14 Histograma e média a posteriori da variância da evolução do nível W para os modelos para dados inflacionados de zeros. . . . . . . . . . . . . . . . 109 4.15 Histograma e média a posteriori do parâmetro ε (modelo binomial negativo e ZINB) e do parâmetro V (modelo Poisson-lognormal e ZIP-lognormal). 111 4.16 Histograma e média a posteriori da probabilidade ζ. . . . . . . . . . . . . 112 4.17 Média a posteriori da probabilidade p t = P (X t = 1 | Y t = 0), para t = 1, . . . , 77, com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori.113 4.18 Histogramas dos parâmetros λ 1 , λ e α com respectivas médias a posteriori. 114 4.19 Mediana a posteriori dos valores replicados Y rep,t , para t = 1, . . . , 77, com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori (área hachurada) para o modelo Poisson, binomial negativo e Poisson-lognormal. . . 115 4.20 Mediana a posteriori dos valores replicados Y rep,t , para t = 1, . . . , 77, com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori (área hachurada) para os modelos para dados inflacionados de zeros e modelo PAR sazonal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 4.21 Gráficos da análise de resíduos do modelo Poisson dinâmico e modelo binomial negativo dinâmico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 4.22 Gráficos da análise de resíduos do modelo Poisson-lognormal dinâmico com ξ = −V/2 e com ξ = 0. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 4.23 Gráficos da análise de resíduos do modelo ZIP dinâmico e modelo ZINB dinâmico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 4.24 Gráficos da análise de resíduos do modelo ZIP-lognormal dinâmico com ξ = −V/2 e com ξ = 0. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 4.25 Gráficos da análise de resíduos do modelo PAR . . . . . . . . . . . . . . 123 xviii
C.1 Traços das cadeias dos parâmetros de estado µ 10 , µ 40 , µ 70 e µ 100 com respectivas médias a posteriori. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 C.2 Traços das cadeias dos parâmetros de estado θ 10,1 , θ 40,1 , θ 70,1 e θ 100,1 com respectivas médias a posteriori. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 C.3 Traços das cadeias dos parâmetros de estado θ 10,2 , θ 40,2 , θ 70,2 e θ 100,2 com respectivas médias a posteriori. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 C.4 Traços das cadeias dos parâmetros de estado θ 10,3 , θ 40,3 , θ 70,3 e θ 100,3 com respectivas médias a posteriori. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 C.5 Traços das cadeias dos parâmetros de estado µ 10 , µ 30 , µ 50 e µ 70 com respectivas médias a posteriori. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 C.6 Traços das cadeias dos parâmetros de estado µ 10 , µ 30 , µ 50 e µ 70 com respectivas médias a posteriori. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 xix
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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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4.2.4 Comparação entre os Modelos
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para a modelagem do conjunto de dad
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Gamerman, D. (1998) Markov chain Mo
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