Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem
Autor(a) principal: | |
---|---|
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/55/55134/tde-06062011-164536/ |
Resumo: | Nesta dissertação estudou-se o modelo GARMA para modelar séries temporais de dados de contagem com as distribuições condicionais de Poisson, binomial e binomial negativa. A principal finalidade foi analisar no contexto clássico e bayesiano, o desempenho e a qualidade do ajuste dos modelos de interesse, bem como o desempenho dos percentis de cobertura dos intervalos de confiança dos parâmetros para os modelos adotados. Para atingir tal finalidade considerou-se a análise dos estimadores pontuais bayesianos e foram analisados intervalos de credibilidade. Neste estudo é proposta uma distribuição a priori conjugada para os parâmetros dos modelos e busca-se a distribuição a posteriori, a qual associada a certas funções de perda permite encontrar estimativas bayesianas para os parâmetros. Na abordagem clássica foram calculados estimadores de máxima verossimilhança, usandose o método de score de Fisher e verificou-se por meio de simulação a consistência dos mesmos. Com os estudos desenvolvidos pode-se observar que, tanto a inferência clássica quanto a inferência bayesiana para os parâmetros dos modelos em questão, apresentou boas propriedades analisadas por meio das propriedades dos estimadores pontuais. A última etapa do trabalho consiste na análise de um conjunto de dados reais, sendo uma série real correspondente ao número de internações por causa da dengue em Campina Grande. Estes resultados mostram que tanto o estudo clássico, quanto o bayesiano, são capazes de descrever bem o comportamento da série |
id |
USP_b141e585250fbcdf132eb57aae674ac9 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:teses.usp.br:tde-06062011-164536 |
network_acronym_str |
USP |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository_id_str |
2721 |
spelling |
Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagemClassical and bayesian approach for time series models of the family GARMA with applications to count dataBayesian inferenceBinomial distributionClassic inferenceDistribuição binomialDistribuição binomial negativaDistribuição de PoissonGARMA modelInferência bayesianaInferência clássicaModelo GARMANegative binomial distributionPoisson distributionNesta dissertação estudou-se o modelo GARMA para modelar séries temporais de dados de contagem com as distribuições condicionais de Poisson, binomial e binomial negativa. A principal finalidade foi analisar no contexto clássico e bayesiano, o desempenho e a qualidade do ajuste dos modelos de interesse, bem como o desempenho dos percentis de cobertura dos intervalos de confiança dos parâmetros para os modelos adotados. Para atingir tal finalidade considerou-se a análise dos estimadores pontuais bayesianos e foram analisados intervalos de credibilidade. Neste estudo é proposta uma distribuição a priori conjugada para os parâmetros dos modelos e busca-se a distribuição a posteriori, a qual associada a certas funções de perda permite encontrar estimativas bayesianas para os parâmetros. Na abordagem clássica foram calculados estimadores de máxima verossimilhança, usandose o método de score de Fisher e verificou-se por meio de simulação a consistência dos mesmos. Com os estudos desenvolvidos pode-se observar que, tanto a inferência clássica quanto a inferência bayesiana para os parâmetros dos modelos em questão, apresentou boas propriedades analisadas por meio das propriedades dos estimadores pontuais. A última etapa do trabalho consiste na análise de um conjunto de dados reais, sendo uma série real correspondente ao número de internações por causa da dengue em Campina Grande. Estes resultados mostram que tanto o estudo clássico, quanto o bayesiano, são capazes de descrever bem o comportamento da sérieIn this work, it was studied the GARMA model to model time series count data with Poisson, binomial and negative binomial discrete conditional distributions. The main goal is to analyze, in the bayesian and classic context, the performance and the quality of fit of the corresponding models, as well as the coverage percentages performance to these models. To achieve this purpose we considered the analysis of Bayesian estimators and credible intervals were analyzed. To the Bayesian study it was proposed a priori distribution joined to the models parameters and sought a posteriori distribution, which one associate with to certain loss functions allows finding out Bayesian estimates to the parameters. In the classical approach, it was calculated the maximum likelihood estimators using the method of Fisher scoring, whose interest was to verify, by simulation, the consistence. With the studies developed we can notice that, both classical and inference Bayesian inference for the parameters of those models, presented good properties analysed through the properties of the punctual estimators. The last stage of the work consisted of the analysis of one real data set, being a real serie corresponding to the admission number because of dengue in the city of Campina Grande. These results show that both the classic and the Bayesian studies are able to describe well the behavior of the serieBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPAndrade Filho, Marinho Gomes dePhilippsen, Adriana Strieder2011-03-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06062011-164536/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/openAccesspor2016-07-28T16:10:29Zoai:teses.usp.br:tde-06062011-164536Biblioteca 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:27212016-07-28T16:10:29Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem Classical and bayesian approach for time series models of the family GARMA with applications to count data |
title |
Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem |
spellingShingle |
Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem Philippsen, Adriana Strieder Bayesian inference Binomial distribution Classic inference Distribuição binomial Distribuição binomial negativa Distribuição de Poisson GARMA model Inferência bayesiana Inferência clássica Modelo GARMA Negative binomial distribution Poisson distribution |
title_short |
Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem |
title_full |
Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem |
title_fullStr |
Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem |
title_full_unstemmed |
Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem |
title_sort |
Abordagem clássica e bayesiana para os modelos de séries temporais da família GARMA com aplicações para dados de contagem |
author |
Philippsen, Adriana Strieder |
author_facet |
Philippsen, Adriana Strieder |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Andrade Filho, Marinho Gomes de |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Philippsen, Adriana Strieder |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Bayesian inference Binomial distribution Classic inference Distribuição binomial Distribuição binomial negativa Distribuição de Poisson GARMA model Inferência bayesiana Inferência clássica Modelo GARMA Negative binomial distribution Poisson distribution |
topic |
Bayesian inference Binomial distribution Classic inference Distribuição binomial Distribuição binomial negativa Distribuição de Poisson GARMA model Inferência bayesiana Inferência clássica Modelo GARMA Negative binomial distribution Poisson distribution |
description |
Nesta dissertação estudou-se o modelo GARMA para modelar séries temporais de dados de contagem com as distribuições condicionais de Poisson, binomial e binomial negativa. A principal finalidade foi analisar no contexto clássico e bayesiano, o desempenho e a qualidade do ajuste dos modelos de interesse, bem como o desempenho dos percentis de cobertura dos intervalos de confiança dos parâmetros para os modelos adotados. Para atingir tal finalidade considerou-se a análise dos estimadores pontuais bayesianos e foram analisados intervalos de credibilidade. Neste estudo é proposta uma distribuição a priori conjugada para os parâmetros dos modelos e busca-se a distribuição a posteriori, a qual associada a certas funções de perda permite encontrar estimativas bayesianas para os parâmetros. Na abordagem clássica foram calculados estimadores de máxima verossimilhança, usandose o método de score de Fisher e verificou-se por meio de simulação a consistência dos mesmos. Com os estudos desenvolvidos pode-se observar que, tanto a inferência clássica quanto a inferência bayesiana para os parâmetros dos modelos em questão, apresentou boas propriedades analisadas por meio das propriedades dos estimadores pontuais. A última etapa do trabalho consiste na análise de um conjunto de dados reais, sendo uma série real correspondente ao número de internações por causa da dengue em Campina Grande. Estes resultados mostram que tanto o estudo clássico, quanto o bayesiano, são capazes de descrever bem o comportamento da série |
publishDate |
2011 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2011-03-31 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06062011-164536/ |
url |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06062011-164536/ |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
|
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.coverage.none.fl_str_mv |
|
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP |
instname_str |
Universidade de São Paulo (USP) |
instacron_str |
USP |
institution |
USP |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP) |
repository.mail.fl_str_mv |
virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br |
_version_ |
1809090445210288128 |