[pt] MODELO POISSON-GAMA SEMI-PARAMÉTRICO: UMA ABORDAGEM DE PENALIZAÇÃO POR RUGOSIDADE

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2004
Autor(a) principal: WASHINGTON LEITE JUNGER
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
[pt] SERIE TEMPORAL
[pt] REGRESSAO NAO PARAMETRICA
[pt] POLUICAO DO AR
[pt] FATORES DE CONFUSAO
[pt] EPIDEMIOLOGIA
[en] TIME SERIE
[en] NON PARAMETRIC REGRESSION
[en] AIR POLLUTION
[en] CONFOUNDING FACTORS
[en] EPIDEMIOLOGY
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http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4515
Resumo: [pt] Neste trabalho, os modelos Poisson-gama são estendidos para uma formulação mais geral onde o preditor linear das covariáveis é substituído por um preditor aditivo de funções genéricas destas covariáveis. Como nos modelos aditivos generalizados (MAG), as funções lineares das covariáveis constituem um caso particular de modelo aditivo e as funções suavizadores utilizadas são as splines cúbicas naturais. A formulação semi-paramétrica permite ampliar o campo de aplicação desta classe de modelos. Os modelos semi-paramétricos são estimados por um processo iterativo combinando maximização da verossimilhança e algoritmo backfitting. Todos os algoritmos de estimação e diagnósticos estão implementados nas linguagens de programação R e C.
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