Séries epidemiológicas na presença de pontos de mudança sob um enfoque Bayesiano
| Ano de defesa: | 2021 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
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Resumo: | Resumo: Neste estudo é introduzida uma abordagem Bayesiana para analisar dados de séries temporais de contagem na presença de um ou mais pontos de mudança. Esta situação é muito comum em muitas áreas de aplicação, especialmente considerando séries temporais de contagem de epidemiologia. Quando a contagem observada n(t) os dados são diferentes de zero para cada tempo t, t = 1, 2, ....., N (número de vezes observadas), é proposto um modelo estatístico assumindo distribuições normais para o logaritmo dos dados transformados, ou seja, Y(t) = log[n(t)] na presença de um ou mais pontos de mudança. Em situações na presença de dados de contagem iguais a zero em momentos diferentes (ou seja, presença de contagem zero), o modelo estatístico baseado na transformação de logaritmo para os dados de contagem não é adequado na análise de dados. Para este caso, é proposto o uso de processos de Poisson não homogêneos (NHPP) assumindo uma modelagem PLP (power law process) para sua função intensidade na presença de pontos de mudança. Alguns exemplos com conjuntos de dados reais são apresentados para ilustrar a metodologia proposta. |
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Séries epidemiológicas na presença de pontos de mudança sob um enfoque BayesianoEpidemiological series in the presence of points of change under a Bayesian approachAbordagem bayesianaBayesian approachCount time seriesLinear model in presence of change-pointsModelo linear na presença de pontos de mudançaNon- homogeneous Poisson process in presence of change-pointsPower law processProcesso de lei de potênciaProcesso de Poisson não homogêneo na presença de pontos de mudançaSéries temporais de contagemResumo: Neste estudo é introduzida uma abordagem Bayesiana para analisar dados de séries temporais de contagem na presença de um ou mais pontos de mudança. Esta situação é muito comum em muitas áreas de aplicação, especialmente considerando séries temporais de contagem de epidemiologia. Quando a contagem observada n(t) os dados são diferentes de zero para cada tempo t, t = 1, 2, ....., N (número de vezes observadas), é proposto um modelo estatístico assumindo distribuições normais para o logaritmo dos dados transformados, ou seja, Y(t) = log[n(t)] na presença de um ou mais pontos de mudança. Em situações na presença de dados de contagem iguais a zero em momentos diferentes (ou seja, presença de contagem zero), o modelo estatístico baseado na transformação de logaritmo para os dados de contagem não é adequado na análise de dados. Para este caso, é proposto o uso de processos de Poisson não homogêneos (NHPP) assumindo uma modelagem PLP (power law process) para sua função intensidade na presença de pontos de mudança. Alguns exemplos com conjuntos de dados reais são apresentados para ilustrar a metodologia proposta.Abstract: In this study it is introduced a Bayesian approach to analyze count time series data in presence of one or more change-points. This situation is very common in many areas of application, especially considering epidemiology count time series. When the observed count n(t) data are different of zero for each time t, t = 1, 2, ...., N (number of observed times), it is proposed a statistical model assuming normal distributions for the logarithm of the transformed data, that is, Y(t) = log[n(t)] in presence of one or more change-points. In situations in presence of count data equals to zero at different times (that is, presence of zero count) the statistical model based on the logarithm transformation for the count data is not suitable in the data analysis. For this case, it is proposed the use of non-homogeneous Poisson processes (NHPP) assuming a PLP (power law process) modeling for its intensity function in presence of change-points. Some examples with real data sets are presented to illustrate the proposed methodology.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAchcar, Jorge AlbertoChen, Charles2021-03-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-11062021-091226/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-05T11:36:02Zoai:teses.usp.br:tde-11062021-091226Biblioteca 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:27212024-08-05T11:36:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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Resumo: Neste estudo é introduzida uma abordagem Bayesiana para analisar dados de séries temporais de contagem na presença de um ou mais pontos de mudança. Esta situação é muito comum em muitas áreas de aplicação, especialmente considerando séries temporais de contagem de epidemiologia. Quando a contagem observada n(t) os dados são diferentes de zero para cada tempo t, t = 1, 2, ....., N (número de vezes observadas), é proposto um modelo estatístico assumindo distribuições normais para o logaritmo dos dados transformados, ou seja, Y(t) = log[n(t)] na presença de um ou mais pontos de mudança. Em situações na presença de dados de contagem iguais a zero em momentos diferentes (ou seja, presença de contagem zero), o modelo estatístico baseado na transformação de logaritmo para os dados de contagem não é adequado na análise de dados. Para este caso, é proposto o uso de processos de Poisson não homogêneos (NHPP) assumindo uma modelagem PLP (power law process) para sua função intensidade na presença de pontos de mudança. Alguns exemplos com conjuntos de dados reais são apresentados para ilustrar a metodologia proposta. |
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