Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

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Densidade 0 20 40 60 80 0.0586 Densidade 0 20 40 60 80 0.0383 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 W W (a) Poi (b) BN Densidade 0 20 40 60 80 0.0385 Densidade 0 20 40 60 80 0.0497 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 W W (c) Poi-LN (ξ = −V/2) (d) Poi-LN (ξ = 0) Figura 3.13: Histograma e média a posteriori da variância da evolução do nível W . A Figura 3.16 apresenta os histogramas das amostras da distribuição a posteriori do parâmetro ε (para modelo binomial negativo dinâmico e binomial negativo dinâmico com estrutura sazonal) e V (para o modelo Poisson-lognormal dinâmico e Poisson-lognormal dinâmico com estrutura sazonal). Observando esta figura e as Tabelas 3.3, 3.4 e 3.5, note que os valores das estimativas do parâmetro ε para o modelo binomial negativo dinâmico e binomial negativo dinâmico com estrutura sazonal estão, respectivamente, coerentes com os valores das estimativas do parâmetro V para o modelo Poisson-lognormal dinâmico e Poisson-lognormal dinâmico com estrutura sazonal em que ξ = −V/2. Este resultado é esperado, uma vez que os modelos em questão são equivalentes conforme visto na Subseção 3.1.3. 65
Densidade 0 20 40 60 80 0.0122 Densidade 0 20 40 60 80 0.0104 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 W 1 W 1 (a) Poi Saz (b) BN Saz Densidade 0 20 40 60 80 0.011 Densidade 0 20 40 60 80 0.0113 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 W 1 (c) Poi-LN Saz (ξ = −V/2) W 1 (d) Poi-LN Saz (ξ = 0) Figura 3.14: Histograma e média a posteriori da variância da evolução do nível W 1 . 66
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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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y rep, t 0 10 20 30 40 50 60 Median
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4.2.4 Comparação entre os Modelos
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●●● Quantis amostrais −1.5
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Quantis amostrais −1.5 −0.5 0.5
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Capítulo 5 Conclusões Neste traba
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para a modelagem do conjunto de dad
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Apêndice A Distribuições Condici
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• µ t , para t = 1, . . . , T
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o que implica que W 2 | D T , Ψ
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A.4 Modelos para Dados Inflacionado
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delos considerados, a função de l
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Com posse dos valores α t e β t ,
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Para o modelo binomial negativo din
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µ 10 1.0 2.0 0 1000 2500 µ 40 1.0
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C.2 Aplicação 2 Nesta seção, po
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µ 10 −8 −4 0 0 1000 2500 µ 30
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Gamerman, D. (1998) Markov chain Mo
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