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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): GARAY, Aldo William Medina
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
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Estatistica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
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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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.In this work, we study the random coefficient integer-valued autoregressive model with inno- vations following Poisson distribution, known as RCINAR(1). We also propose an extension of this model, called RCZINAR(1), where the innovations follow a zero-inflated Poisson dis- tribution. This extension is particularly useful for modeling count data that exhibit a higher number of zeros than expected. We developed an algorithm throught a Bayesian approach to estimate the parameters for the RCINAR(1) and RCZINAR(1) models. We implemented simulation studies to evaluate the proposed methodologies. Furthermore, we fit the model to a set of real data, compared their results, and we use block Bootstrap method to estimate the predictive distribution.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em EstatisticaUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessRCINAR(1)Distribuição Poisson inflacionada de zerosAbordagem bayesianaAbordagem bayesiana para o processo RCINAR(1): estimação, inferência e previsãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Maria Júlia Neves Gregório.pdfDISSERTAÇÃO Maria Júlia Neves Gregório.pdfapplication/pdf1903204https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/62210/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Maria%20J%c3%balia%20Neves%20Greg%c3%b3rio.pdf2c5879299d13ee32bd34a1bd2c932850MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/62210/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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