Modelando dados de contagem com inflação de zeros, sobredispersão e dependência espacial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bandeira, Carla Zeline Rodrigues
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/7888972833035193
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
Texto Completo: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4643
Resumo: Neste trabalho foi proposto um novo modelo para dados de contagem com excesso de zeros, sobredispersão e dependência espacial. Para acomodar simultaneamente essas características, utilizou-se uma quase verossimilhança inflacionada de zeros (QIZ), onde a dependência espacial foi incorporada no processo de estimação através das equações de estimação generalizadas (GEE). O algoritmo de estimação usado nesse processo foi o ES (Expectation-Solution); os intervalos de confiança para os parâmetros foram obtidos via Inferência Bootstrap. Estudos de simulação foram realizados considerando-se vários cenários. Finalmente, o método proposto foi ilustrado usando dados de casos de Hanseníase no Estado do Amazonas.
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spelling Modelando dados de contagem com inflação de zeros, sobredispersão e dependência espacialContagem com inflações de zerosVerossimilhança inflacionada de zerosDependência EspacialEquações de estimação generalizadasAlgoritmo Expectation SolutionInferência BootstrapCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICANeste trabalho foi proposto um novo modelo para dados de contagem com excesso de zeros, sobredispersão e dependência espacial. Para acomodar simultaneamente essas características, utilizou-se uma quase verossimilhança inflacionada de zeros (QIZ), onde a dependência espacial foi incorporada no processo de estimação através das equações de estimação generalizadas (GEE). O algoritmo de estimação usado nesse processo foi o ES (Expectation-Solution); os intervalos de confiança para os parâmetros foram obtidos via Inferência Bootstrap. Estudos de simulação foram realizados considerando-se vários cenários. Finalmente, o método proposto foi ilustrado usando dados de casos de Hanseníase no Estado do Amazonas.This work proposes a new model for count data with excess zeros, overdispersion and spatial dependence. To accommodate these characteristics simultaneously, we used an zeroinflated quasi-likelihood (QIZ), where the spatial dependence is incorporated in the estimation process through generalized estimating equations (GEE). The estimation algorithm used in this process was the ES (Expectation-Solution); confidence intervals for the parameters were obtained via Bootstrap Inference. Simulation studies have been performed in various scenarios. Finally, the method is illustrated using data of leprosy cases in the State of Amazonas.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade Federal do AmazonasInstituto de Ciências ExatasBrasilUFAMPrograma de Pós-graduação em MatemáticaLima, Max Sousa dehttp://lattes.cnpq.br/1441109588479595Bandeira, Carla Zeline Rodrigueshttp://lattes.cnpq.br/78889728330351932015-10-09T14:19:46Z2015-04-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfBANDEIRA, Carla Zeline Rodrigues. Modelando dados de contagem com inflação de zeros, sobredispersão e dependência espacial. 2015. 67 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2015.http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4643porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAMinstname:Universidade Federal do Amazonas (UFAM)instacron:UFAM2016-05-27T17:59:00Zoai:https://tede.ufam.edu.br/handle/:tede/4643Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://200.129.163.131:8080/PUBhttp://200.129.163.131:8080/oai/requestddbc@ufam.edu.br||ddbc@ufam.edu.bropendoar:65922016-05-27T17:59Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM - Universidade Federal do Amazonas (UFAM)false
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description Neste trabalho foi proposto um novo modelo para dados de contagem com excesso de zeros, sobredispersão e dependência espacial. Para acomodar simultaneamente essas características, utilizou-se uma quase verossimilhança inflacionada de zeros (QIZ), onde a dependência espacial foi incorporada no processo de estimação através das equações de estimação generalizadas (GEE). O algoritmo de estimação usado nesse processo foi o ES (Expectation-Solution); os intervalos de confiança para os parâmetros foram obtidos via Inferência Bootstrap. Estudos de simulação foram realizados considerando-se vários cenários. Finalmente, o método proposto foi ilustrado usando dados de casos de Hanseníase no Estado do Amazonas.
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