Comparação entre alguns modelos de regressão de Contagem

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Onuki, Lucas Akio Senaga
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Counting data; Dados de contagem; Desempenho; Estimation methods; Inflacionamento de zeros; Métodos de estimação; Modelos de regressão; Performance; Regression models; Zero-inflation
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-03122025-172517/

Dados de contagem refletem o número de ocorrências de um comportamento de interesse em um período fixado de tempo (por exemplo, saldo de gols de um time no brasileirão). Um comportamento comum desse tipo de dado é a presença de muitos zeros observados, ie. inflacionamento de zeros, o que acaba viesando de certo modo as estimativas obtidas pelos modelos de Regressão Poisson e Binomial Negativa, usualmente utilizados para a modelagem desse tipo de dado. Com isso em mente, este trabalho propôs-se a estudar as variações desses modelos, seguindo em duas frentes: A primeira considerando modelos que conseguem comportar o possível excesso de zeros e uma segunda, que compara modelos da literatura recente para verificar se são boas alternativas em termos de estimativas e desempenho. No total, foram estudados sete modelos, sendo os dois mencionados acima, acrescidos de: Poisson-Tweedie, Bell, Zero-inflacionado Poisson, Zero-inflacionado Binomial Negativa e Zero-inflacionado Bell. Assim, diferentes cenários de simulação foram estudados computando métricas como média, desvio padrão, REQM e critérios de seleção de modelos, tais como AIC e BIC. Cabe ressaltar que tanto o método de estimação clássico, quanto a bayesiano, foram utilizados a critério comparativo das estimativas. Além dos estudos de simulação apresentamos duas aplicações a dados reais. Como resultado dos diversos cenários, entendemos que os modelos que possuem uma parte exclusiva para a acomodação de possíveis excessos de zeros possuíram maior aderência aos dados nas aplicações. Com relação aos modelos apresentados na literatura recente, podemos afirmar que há similaridade dos ajustes realizados, o que valida estudos anteriores e garante que são boas alternativas aos modelos Poisson e Binomial Negativa.