Novo modelo GARMA inflado de zeros com distribuições gama e normal inversa.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Fadel, Désirée Faria
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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Distribuição gama
Distribuição normal inversa
Gamma distribution
GARMA model
Inverse Gaussian distribution
Modelo GARMA
Modelos inflados de zeros
Séries temporais
Time series
Zero-inflated models
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042025-081637/
Resumo: Nesse trabalho, propomos modelos generalizados autorregressivos e médias móveis para séries temporais com dados contínuos não negativos inflados de zeros. A probabilidade de zeros é também modelada como uma função logística de variáveis explicativas. Consideramos as distribuições gama e normal inversa para as observações positivas. Uma novidade é que assumimos que a autocorrelação está relacionada somente às observações positivas, incluindo termos autorregressivos e médias móveis somente referente aos últimos termos defasados positivos. Outra inovação relevante foi a inclusão de termos defasados na probabilidade de ocorrência de zeros, que realmente reduziu a autocorrelação dos resíduos aleatorizados quantílicos. O modelo foi estimado pelo método de máxima verossimilhançca condicional, apresentando a função score condicional, matriz informação de Fisher e completa análise de resíduos aleatorizados quantílicos gaussianos. Um estudo de simulação foi realizado para avaliar a estimação para diferentes tamanhos amostrais. Analisamos a série temporal dos dados reais diários de precipitação da cidade de São Paulo de 2008 a 2020, detectando uma tendência de queda significativa de 2,8\\% ao ano.
id USP_c0af06d910c1d5a84fc97eee6a47cdd1
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-03042025-081637
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str
spelling Novo modelo GARMA inflado de zeros com distribuições gama e normal inversa.New zero-inflated GARMA model with gamma and inverse Gaussian distributionsDistribuição gamaDistribuição normal inversaGamma distributionGARMA modelInverse Gaussian distributionModelo GARMAModelos inflados de zerosSéries temporaisTime seriesZero-inflated modelsNesse trabalho, propomos modelos generalizados autorregressivos e médias móveis para séries temporais com dados contínuos não negativos inflados de zeros. A probabilidade de zeros é também modelada como uma função logística de variáveis explicativas. Consideramos as distribuições gama e normal inversa para as observações positivas. Uma novidade é que assumimos que a autocorrelação está relacionada somente às observações positivas, incluindo termos autorregressivos e médias móveis somente referente aos últimos termos defasados positivos. Outra inovação relevante foi a inclusão de termos defasados na probabilidade de ocorrência de zeros, que realmente reduziu a autocorrelação dos resíduos aleatorizados quantílicos. O modelo foi estimado pelo método de máxima verossimilhançca condicional, apresentando a função score condicional, matriz informação de Fisher e completa análise de resíduos aleatorizados quantílicos gaussianos. Um estudo de simulação foi realizado para avaliar a estimação para diferentes tamanhos amostrais. Analisamos a série temporal dos dados reais diários de precipitação da cidade de São Paulo de 2008 a 2020, detectando uma tendência de queda significativa de 2,8\\% ao ano.In this work, we propose zero-inflated generalized autoregressive and moving average models for continuous non-negative data. The probability of zeroes is also modeled depending on a logistic function of explanatory variables. We considered the gamma and the inverse Gaussian model distributions. We propose that the autocorrelations are related only with the positive observations, including autoregressive and moving average terms corresponding only to the last positive lagged values. Another relevant innovation was the inclusion of lagged terms in the probability of occurrence of zeroes, which reduced the autocorrelation of the randomized quantile residuals. The model was estimated by the conditional maximum likelihood, presenting the conditional score function, Fisher information matrix, and complete residual analysis. A simulation study was carried out to evaluate the estimation for different sample sizes. The real time series of the daily rainfall in São Paulo city from 2008 to 2020 were analyzed, detecting significant downwards trend of 2.8\\% per year.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAlencar, Airlane PereiraFadel, Désirée Faria2025-02-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042025-081637/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPReter o conteúdo por motivos de patente, publicação e/ou direitos autoriais.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-08-19T17:38:10Zoai:teses.usp.br:tde-03042025-081637Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-08-19T17:38:10Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Novo modelo GARMA inflado de zeros com distribuições gama e normal inversa.
New zero-inflated GARMA model with gamma and inverse Gaussian distributions
title Novo modelo GARMA inflado de zeros com distribuições gama e normal inversa.
spellingShingle Novo modelo GARMA inflado de zeros com distribuições gama e normal inversa.
Fadel, Désirée Faria
Distribuição gama
Distribuição normal inversa
Gamma distribution
GARMA model
Inverse Gaussian distribution
Modelo GARMA
Modelos inflados de zeros
Séries temporais
Time series
Zero-inflated models
title_short Novo modelo GARMA inflado de zeros com distribuições gama e normal inversa.
title_full Novo modelo GARMA inflado de zeros com distribuições gama e normal inversa.
title_fullStr Novo modelo GARMA inflado de zeros com distribuições gama e normal inversa.
title_full_unstemmed Novo modelo GARMA inflado de zeros com distribuições gama e normal inversa.
title_sort Novo modelo GARMA inflado de zeros com distribuições gama e normal inversa.
author Fadel, Désirée Faria
author_facet Fadel, Désirée Faria
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Alencar, Airlane Pereira
dc.contributor.author.fl_str_mv Fadel, Désirée Faria
dc.subject.por.fl_str_mv Distribuição gama
Distribuição normal inversa
Gamma distribution
GARMA model
Inverse Gaussian distribution
Modelo GARMA
Modelos inflados de zeros
Séries temporais
Time series
Zero-inflated models
topic Distribuição gama
Distribuição normal inversa
Gamma distribution
GARMA model
Inverse Gaussian distribution
Modelo GARMA
Modelos inflados de zeros
Séries temporais
Time series
Zero-inflated models
description Nesse trabalho, propomos modelos generalizados autorregressivos e médias móveis para séries temporais com dados contínuos não negativos inflados de zeros. A probabilidade de zeros é também modelada como uma função logística de variáveis explicativas. Consideramos as distribuições gama e normal inversa para as observações positivas. Uma novidade é que assumimos que a autocorrelação está relacionada somente às observações positivas, incluindo termos autorregressivos e médias móveis somente referente aos últimos termos defasados positivos. Outra inovação relevante foi a inclusão de termos defasados na probabilidade de ocorrência de zeros, que realmente reduziu a autocorrelação dos resíduos aleatorizados quantílicos. O modelo foi estimado pelo método de máxima verossimilhançca condicional, apresentando a função score condicional, matriz informação de Fisher e completa análise de resíduos aleatorizados quantílicos gaussianos. Um estudo de simulação foi realizado para avaliar a estimação para diferentes tamanhos amostrais. Analisamos a série temporal dos dados reais diários de precipitação da cidade de São Paulo de 2008 a 2020, detectando uma tendência de queda significativa de 2,8\\% ao ano.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025-02-03
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042025-081637/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042025-081637/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Reter o conteúdo por motivos de patente, publicação e/ou direitos autoriais.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Reter o conteúdo por motivos de patente, publicação e/ou direitos autoriais.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1848370479593684992

Registros relacionados