Modelos de regressão sobre dados composicionais

• Autor(a) principal: Camargo, André Pierro de
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-21052012-170807/
• topic: BIC; BIC; Compositional data; Dados composicionais; FBST; FBST; Model selection; Modelos de regressão; Regression models; Seleção de modelos

Dados composicionais são constituídos por vetores cujas componentes representam as proporções de algum montante, isto é: vetores com entradas positivas cuja soma é igual a 1. Em diversas áreas do conhecimento, o problema de estimar as partes $y_1, y_2, \\dots, y_D$ correspondentes aos setores $SE_1, SE_2, \\dots, SE_D$, de uma certa quantidade $Q$, aparece com frequência. As porcentagens $y_1, y_2, \\dots, y_D$ de intenção de votos correspondentes aos candidatos $Ca_1, Ca_2, \\dots, Ca_D$ em eleições governamentais ou as parcelas de mercado correspondentes a industrias concorrentes formam exemplos típicos. Naturalmente, é de grande interesse analisar como variam tais proporções em função de certas mudanças contextuais, por exemplo, a localização geográfica ou o tempo. Em qualquer ambiente competitivo, informações sobre esse comportamento são de grande auxílio para a elaboração das estratégias dos concorrentes. Neste trabalho, apresentamos e discutimos algumas abordagens propostas na literatura para regressão sobre dados composicionais, assim como alguns métodos de seleção de modelos baseados em inferência bayesiana. \\\\