Modelos dinâmicos para a distribuição Poisson Generalizada

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Patrícia Oliveira de
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/16563
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014.
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spelling Souza, Patrícia Oliveira deSilva, Cibele Queiroz da2014-10-20T11:49:28Z2014-10-20T11:49:28Z2014-10-202014-07-01SOUZA, Patrícia Oliveira de. Modelos dinâmicos para a distribuição Poisson Generalizada. 2014. iii, 149 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://repositorio.unb.br/handle/10482/16563Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014.Nessa dissertação propomos um modelo dinâmico para casos em que a serie temporal e composta por dados de contagem. O modelo dinâmico para a distribuição Poisson Generalizada combina a classe dos modelos dinâmicos condicionalmente Gaussianos que, por sua vez, fornece uma estrutura flexí vel, permitindo que os parâmetros da distribuição dos dados possam ser modelados via MDLs normais e o esquema MCMC que une o amostrador de Gibbs com o algoritmo de Metropolis-Hastings de modo a proporcionar a amostragem das distribuições condicionais completas a posteriori. Desse modo nossa metodologia e capaz de tratar dados discretos correlacionados no tempo sendo poss vel realizar a estimacão dos estados latentes e previsão do desenvolvimento futuro. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACTIn this dissertation, we propose a dynamic model for cases in which the time series is composed of count data. The dynamic model for generalized Poisson distribution combines the class of conditionally Gaussian dynamic models, which in turn provides a exible structure, allowing the parameters of the data distribution to be modeled via normal DLMs and the MCMC scheme that combines the Gibbs sampler with the Metropolis-Hastings algorithm to provide a complete sampling of the posteriori conditional distributions. Thus our methodology is capable of handling correlated discrete data in time and make the estimation of latent states and prediction of future development.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessModelos dinâmicos para a distribuição Poisson Generalizadainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisModelos dinâmicos linearesDistribuição Poisson generalizadaModelos dinâmicosporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2014_PatriciaOliveiraSouza.pdf2014_PatriciaOliveiraSouza.pdfapplication/pdf1025135http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/16563/1/2014_PatriciaOliveiraSouza.pdfa276f800d39856c7a2cdda4764334f98MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain767http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/16563/2/license.txtbf57c016f8b20225cd7cea58a9ea36eaMD52open access10482/165632024-03-01 13:22:36.485open accessoai:repositorio2.unb.br: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Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2024-03-01T16:22:36Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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