Regressão binomial negativa geograficamente ponderada : modelando superdispersão espacial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rodrigues, Thais Carvalho Valadares
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/10348
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2012.
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Neste contexto, surge a Regressão Geograficamente Ponderada (RGP), a fim de modelar dados espaciais não est acionários. Utilizando funções kernel, a RGP permite que os parâmetros do modelo variem espacialmente, produzindo superfícies não paramétricas das suas estimativas. Considerando dados de contagem com superdispersão, o mais adequado é utilizar a distribuição Binomial Negativa. Por isso, o presente trabalho propõe dois modelos de Regressão Geograficamente Ponderada utilizando esta distribuição, a saber, RBNGPg e RBNGP. Estes modelos diferem-se na forma de estimação do parâmetro de superdispersão e, consequentemente, em termos de complexidade. Neste trabalho, os modelos propostos sao aplicados a 5 estudos de caso, envolvendo dados reais e simulados. Os resultados obtidos mostram a superioridade deles no ajuste de dados de contagem nao estacionários e com superdispersão com respeito aos modelos concorrentes, a saber, regressão global - Poisson e Binomial Negativa - e Regressão de Poisson Geograficamente Ponderada- Além disso, verifica-se que estes modelos concorrentes sao casos especiais do modelo mais robusto RBNGP. ______________________________________________________________________________ ABSTRACTThe global regression assumes that a single model is adequate to describe all parts of a study region. However, the strength of relationships between variables may not be spatially constant. In addition, the factors involved are often so complex that it is difficult to identify them in the form of explanatory variables. Many times, we also have the problem of small sample size. hi this context Geographically Weighted Regression (GW R) is introduced in order to model non-stationary spatial data. Using kernel functions, GW R allows the model parameters to vary spatially, producing non-parametric surfaces of their estimates. To model count data with overdispersion, the most- appropriate is to use the Negative Binomial distribution. Therefore, we propose two models of Geographically Weighted Regression using this distribution, namely GW NBRg and GW NBR. These models differ in the way the overdispersion parameter is estimated and, consequently, in terms of complexity. In this dissertation, the proposed models are applied to 5 case studies involving real and simulated data. The results show their superiority in modelling non-stationary count data with overdispersion with respect to competing models, namely, global regression - Poisson and Negative Binomial - and Geographically Weighted Poisson Regression. Moreover, we demonstrate that these competing models are special cases of the more robust model GW NBR.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/openAccessRegressão binomial negativa geograficamente ponderada : modelando superdispersão espacialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisModelos lineares generalizadosDistribuição binomial negativaRegressão geograficamente ponderadaAnálise espacialporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain778http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/10348/2/license.txtb58854759b4c204b4ae800410338f2d4MD52open accessORIGINAL2012_ThaisCarvalhoValadaresRodrigues.pdf2012_ThaisCarvalhoValadaresRodrigues.pdfapplication/pdf2381039http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/10348/3/2012_ThaisCarvalhoValadaresRodrigues.pdfd226621e2784d86bf7081b21c94f9249MD53open access10482/103482024-03-01 13:22:39.379open accessoai:repositorio2.unb.br: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Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2024-03-01T16:22:39Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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