Modelos para Dados de Contagem com Estrutura Temporal

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3.4.3 Comparação entre os Modelos Ajustados Verossimilhança Preditiva Para a série temporal sob estudo, retiramos da análise as últimas 7 observações a fim de verificar a capacidade preditiva de cada modelo conforme visto na Subseção 3.3.1. A Tabela 3.7 apresenta os valores estimados da verossimilhança preditiva para cada um dos modelos ajustados. Note que, segundo este critério, o melhor modelo é o modelo binomial negativo dinâmico seguido do modelo Poisson-lognormal dinâmico em que ξ = 0 e do modelo Poisson-lognormal dinâmico em que ξ = −V/2, pois estes apresentaram maior valor da verossimilhança preditiva. São justamente os modelos de sobredispersão. Ainda segundo este critério, o modelo com o pior desempenho foi o modelo PAR com estrutura sazonal, que apresentou o menor valor da verossimilhança preditiva. De uma forma geral, observe que, apesar do comportamento sazonal da série temporal sob estudo, os modelos com estrutura sazonal foram menos eficientes na previsão das observações retiradas da análise que os modelos sem estrutura sazonal. Tabela 3.7: Verossimilhança preditiva dos modelos ajustados. Modelo Poisson Dinâmico Binomial Negativo Dinâmico Poisson-Lognormal Dinâmico (ξ = −V/2) Poisson-Lognormal Dinâmico (ξ = 0) Poisson Dinâmico Sazonal Binomial Negativo Dinâmico Sazonal Poisson-Lognormal Dinâmico Sazonal (ξ = −V/2) Poisson-Lognormal Dinâmico Sazonal (ξ = 0) Poisson Autoregressivo Sazonal Veros. Preditiva 5,1616e-08 6,6035e-08 5,9085e-08 6,1224e-08 2,9830e-08 3,3002e-08 3,7228e-08 3,1915e-08 0,1853e-08 73
Análise de Resíduos As Figuras 3.20 e 3.21 apresentam os gráficos da análise de resíduos para os modelos dinâmicos somente com um nível ajustados para o conjunto de dados sob estudo. Observando os qq-plots, podemos perceber que a hipótese de normalidade dos p-scores transformados se o modelo é correto é satisfeitada para estes modelos. Observando agora os gráficos de dispersão, podemos ver que os p-scores transformados parecem se comportar de maneira aleatória. Este mesmo comportamento dos resíduos pode ser observado para os modelos dinâmicos com estrutura sazonal, conforme podemos observar nas Figuras 3.22 e 3.23. A Figura 3.24 apresenta os gráficos da análise de resíduos para o modelo PAR com estrutura sazonal. Podemos perceber, com um pouco de atenção, que existe uma pequena tendência de queda nos resíduos. Para os modelos os quais não foi considerada nenhuma estrutura sazonal, note, através dos gráficos de autocorrelação, que parece existir alguma estrutura de sazonalidade nos p-scores transformados, porém esta autocorrelação não é significativa. 74
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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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4.5 Estimativas a posteriori dos pa
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de cada modelo a fim de obter a dis
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propostos, alguns exemplos podem se
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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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Gamerman, D. (1998) Markov chain Mo
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