Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

Na Tabela 3.6 são apresentadas algumas estatísticas a posteriori dos parâmetros do
modelo PAR com estrutura sazonal. Note que β 1 é o único parâmetro não significativo
do modelo, ou seja, o intervalo de 95% de credibilidade a posteriori compreende o valor
0 (zero). Curiosamente, esta é a única estimativa que difere bastante das estimativas de
máxima verossimilhança encontradas por Freeland e McCabe (2002) quando ajustaram
este mesmo modelo para o mesmo conjunto de dados sob estudo. Eles consideraram o
procedimento de inferência sob o enfoque clássico. Para os demais parâmetros, obtivemos
estimativas muito próximas das estimativas de máxima verossimilhança.
Tabela 3.6: Estimativas a posteriori dos parâmetros do modelo Poisson autoregressivo
com respectivos intervalos de 95% de credibilidade a posteriori.
Poisson Autoregressivo Sazonal
Parâmetro Média Mediana Quantil 0,025 Quantil 0,975
β 0 1,2347 1,2374 1,0228 1,4346
β 1 -0,0492 -0,0507 -0,2067 0,1186
β 2 -0,3986 -0,3964 -0,5708 -0,2359
α 0,4089 0,4116 0,2956 0,5117
Na Figura 3.17, podemos ver a evolução temporal da média da componente de chegada
λ t e os histogramas dos parâmetros envolvidos no modelo PAR. Como estes parâmetros
são estáticos e a estrutura sazonal é imposta à componente de chegada através de covariáveis
que são funções trigonométricas, note que o comportamento de λ t é totalmente
regular através do tempo, diferentemente da estrutura sazonal dos modelos dinâmicos
que é mais “flexível”.
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