Abordagem bayesiana para o processo RCINAR(1): estimação, inferência e previsão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: GREGÓRIO, Maria Júlia Neves
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Estatistica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
RCINAR(1)
Distribuição Poisson inflacionada de zeros
Abordagem bayesiana
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/62210
Resumo: Neste trabalho, estudamos o modelo autorregressivo de valores inteiros não negativos com coeficiente aleatório e inovação seguindo distriuição de Poisson, conhecido como RCINAR(1). Propomos também uma extensão desse modelo, denominada RCZINAR(1), cuja inovação se- gue uma distribuição Poisson inflacionada de zeros, sendo especialmente útil para modelar dados de contagem que apresentam um número maior de zeros que o esperado. Desenvol- vemos um algoritmo via abordagem Bayesiana para estimação dos parâmetros dos modelos RCINAR(1) e RCZINAR(1). Implementamos estudos de simulação com o intuito de avaliar as metodologias propostas. Além disso, ajustamos o modelo para um conjunto de dados re- ais, comparamos seus resultados e utilizamos o método Bootstrap em blocos para estimar a distribuição preditiva.
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