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Análise de modelos lineares em dados de contagens binomiais negativas, usando dados originais ou transformados para normalidade e homocedasticidade / Linear models analysis of negative binomial counts using original, and transformed data for normality and homocedasticity

Pião, Antonio Carlos Simões 22 September 1989 (has links)
Simularam-se 1000 ensaios para cada uma das 112 combinações de 4 populações (tratamentos), englobando casos de populações iguais e casos com diferenças em m, k ou ambos. Deve-se ter cuidado ao aplicar transformações de dados, particularmente se não há homogeneidade de k. A estatística C(α) proposta por BARNWAL & PAUL (1988), mostrou alguma robustez para valores não homogêneos de k, conduzindo a resultados equivalentes àqueles obtidos usado dados não transformados. A análise de variância, usado o teste de mínimo qui-quadrado XU2 mostrou ser viesado, superestimando valores quando a matriz de variâncias e covariâncias é desconhecida. Se a matriz de variâncias e covariâncias é conhecida, os resultados são equivalentes a aqueles obtidos dos dados originais. Resultados similares foram obtidos para populações menores, n=10, quando um poder decrescente do teste foi detectado. Foram escolhidos 20 casos e simularam-se 1000 ensaios para cada caso. / The well-known negative binomial distribution is quite frequently used to interpret counting variables, through different techniques. In order to compare these techniques, four populations of size n=50 were computer-generated for different values of the parameters m and k, using NORMAN & CANNON (1972) procedure. Comparisons of the transformations of variables, as suggested by BARBOSA (1985), were used. For that, 1000 essays were simulated for each one of the 112 combinations of 4 populations. This covered equal and different populations with respect to the parameters m, k or both. In conclusion, for some values of the parameters m and k, there is no necessity of any data transformation, particularly if depending of k. Statistics like C(α) proposed by BARNWAL & PAUL (1988) showed some robustness for non-homogeneous values of k, leading to equivalent results to that ones obtainned using untransformed data. The analysis of variance, using the minimum chi-square test U2 showed to be biased superestimating values when the variance-covariance matrix is unknown. If the variance-covariance matrix is knew the results are equivalent from those obtainned from original data. Similar results were obtainned for smaller populations, n=10, when a decreasing power of the tests was detected. In such a case 20 combinations and 1000 simulations for each combination were performed
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Fator de correção para a distribuição da Deviance para dados de proporções / not available

Gimenes, Ana Paula Gomes da Silva 27 September 2000 (has links)
A análise de dados de proporções apresenta, em geral, certas dificuldades uma vez que a distribuição subjacente a tais dados pode ser considerada binomial, que não segue as pressuposições básicas para o ajuste de um modelo matemático. Algumas transformações são sugeridas, mas nem sempre bons resultados são obtidos. No enfoque de modelos lineares generalizados, a estatística que mede a qualidade do ajuste do modelo para os dados é chamada deviance. Ocorre que a distribuição da deviance é desconhecida. No entanto, para dados com distribuição binomial, pode-se aproximar a distribuição da deviance por uma distribuição qui-quadrado, mas tal aproximação não é boa para tamanhos pequenos de amostra. Para melhorar essa aproximação, alguns fatores de correção para os dados são sugeridos, mas os resultados obtidos ainda não são bons para pequenas amostras. Assim, o objetivo deste trabalho é propor um novo fator de correção para os dados seguindo uma distribuição binomial, de modo a se obter uma melhora na distribuição da deviance para qualquer tamanho de amostra. Para isto, adiciona-se uma constante à variável resposta e, através do valor esperado da deviance, calcula-se tal constante de modo a reduzir o erro cometido na aproximação. Simulações da distribuição binomial e o cálculo da deviance são feitos e QQ-plots são utilizados para a comparação com a distribuição qui-quadrado / not available
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Distribuição espacial, amostragem sequencial e dinâmica populacional de Rhynchophorus palmarum (Coleoptera: Curculionidae) na cultura de palma de óleo /

Pamplona, Vanessa Mayara Souza. January 2016 (has links)
Orientador: José Carlos Barbosa / Coorientador: Ivan Carlos Fernandes Martins / Banca: Wilson Itamar Maruyama / Banca: Júlio César Guerreiro / Banca: Arlindo Leal Boiça Júnior / Banca: Francisco Jorge Cividanes / Resumo: Rhynchophorus palmarum (Linnaeus, 1758) é uma das mais importantes pragas da palma de óleo (Elaeis guineenses Jacq.) devido ao seu significativo impacto econômico, principalmente por ser vetor do nematoide Bursaphelenchus cocophilus (Cobb, 1919) causador da doença Anel vermelho. O objetivo do presente trabalho foi estudar a dinâmica populacional de adultos de R. palmarum na cultura da palma de óleo, determinar a distribuição espacial de machos, fêmeas e total e elaborar um plano de amostragem sequencial. O experimento foi conduzido em três áreas do Grupo Agropalma S/A durante o período de janeiro de 2014 a maio de 2015, com amostragens realizadas quinzenalmente, onde foram utilizadas armadilhas do tipo balde, tendo como isca atrativa toletes de cana-de-açúcar e feromônio de agregação rincoforol, visando a captura dos insetos adultos. Foram construídos gráficos para estudar a dinâmica populacional de R. palmarum associada a dados meteorológicos, sendo que a influência dos fatores meteorológicos sobre a população dos insetos foi analisada por meio do coeficiente de correlação de Pearson. Para o estudo da dispersão foram calculados os seguintes índices de dispersão: razão variância/média (I), índice de Morisita (Iδ), coeficiente de Green (Cx), expoente k da distribuição binomial negativa, lei da potência de Taylor e estimativa do expoente k comum para cada data de amostragem. Para o estudo do padrão espacial de R. palmarum foram realizados os testes de ajuste às distribuições de... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Rhynchophorus palmarum (Linnaeus, 1758) is one of the most important pests of the oil palm (Elaeis guineensis Jacq.) due to its significant economic impact, mainly because of the nematode vector Bursaphelenchus cocophilus (Cobb, 1919) that causes "red ring" disease. The aim of the present work was to study the population dynamics of adult R. palmarum in oil palm cultivation, determine the spatial distribution the population, including the same determination with respect to males and females and, in addition, elaborate a sequential sampling plan. The experiment was conducted in three areas of Agropalma Group S/A from January 2014 to May 2015, employing bi-weekly samplings. Bucket traps baited with sugarcane stems and the aggregation pheromone Rhynchophorol were used with the objective of capturing adult insects. Additionally, correlative graphics were used to study the population dynamics of R. palmarum associated with meteorological data. The influence of the meteorological factors on insects' population was analyzed using Pearson's coefficient of correlation. For the dispersion study, the following indices of dispersion were calculated: variance/ mean relationship (I), Morisita's index (Iδ), Green's coefficient (Cx), k exponent of negative binomial distribution, Taylor's power law and an estimation of the common exponent k for each sample. To study the spatial pattern of R. palmarum, tests of adjustment were done to the Poisson and negative binomial distributions. A sequenti... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor
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Distribuição espacial, plano de amostragem sequencial e dinâmica populacional de Anthonomus grandis Boheman (Coleoptera: Curculionidae) em algodoeiro

Grigolli, José Fernando Jurca [UNESP] 01 October 2015 (has links) (PDF)
Made available in DSpace on 2016-03-07T19:20:29Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-10-01. Added 1 bitstream(s) on 2016-03-07T19:24:06Z : No. of bitstreams: 1 000858038.pdf: 2029297 bytes, checksum: 32eca951c39a9154e19ceffc8c5311f5 (MD5) / O bicudo-do-algodoeiro, Anthonomus grandis, é a principal praga da cotonicultura mundial e o conhecimento de sua bioecologia e distribuição na cultura é indispensável para realizar amostragens e determinar o momento adequado de seu controle. O objetivo deste trabalho foi estudar a dinâmica populacional, a distribuição vertical e espacial de A. grandis, bem como elaborar um plano de amostragem sequencial para essa praga. Os experimentos foram conduzidos nos anos agrícolas 2012/13 e 2013/14, na Estação Experimental da Fundação MS, em Maracaju, MS, em um campo de 10.000 m2, subdividido em 100 parcelas de 10 x 10 m. A cultivar utilizada foi FM 993, semeada com 80 cm de espaçamento entrelinha. Para a condução da cultura foram utilizados fungicidas, herbicidas e o regulador de crescimento, exceto inseticidas. Semanalmente foram avaliadas cinco plantas por parcela e registrou-se o número de botões florais com orifícios de alimentação, oviposição e de adultos de A. grandis em cada estrato das plantas (terço superior, médio e inferior). Para o estudo da dispersão da praga na área, foram utilizados os índices: razão variância/média, índice de Morisita, Coeficiente de Green e expoente k da distribuição Binomial Negativa. Para estudo dos modelos probabilísticos que descrevem a distribuição espacial dos insetos, foram testados os ajustes às distribuições de Poisson e Binomial Negativa. O plano de amostragem sequencial foi elaborado com base no Teste Sequencial da Razão da Máxima Verossimilhança, e foi utilizado o nível de controle de 10% dos botões florais atacados (alimentação + oviposição) e o nível de segurança de 5% de botões florais atacados (alimentação + oviposição). O valor do erro tipo I e do erro tipo II utilizado foi 0,05, o mais indicado para estudos com insetos. A distribuição espacial dos botões florais utilizados para alimentação e para oviposição foi de forma agregada até... / The cotton boll weevil Anthonomus grandis is the main pest of cotton crop worldwide, and the knowledge of its bioecology and distribution is essential to carry out sampling and determine the right time of your control. The main purpose of this study was to evaluate the population dynamics, vertical and spatial distribution of A. grandis and prepare a sequential sampling plan for this pest. The experiments were conducted in two seasons, 2012/13 and 2013/14, at the Experimental Station of the Foundation MS, in Maracaju, MS, in a field of 10,000 m2, divided into 100 plots of 10 x 10 m. The cultivar used was FM 993, seeded 80 cm rows apart. For the crop development were used fungicides, herbicides and growth regulators, except insecticides. Five plants per plot were weekly evaluated and recorded the number of flower buds with feeding and oviposition punctures, and adults of A. grandis in each part of five plants (upper, middle and lower). To dispersion study of A. grandis in the area, the following indexes were used: variance/mean ration, Morisita index, Green coefficient and k exponent of negative binomial distribution. To study the probabilistic models that describes the spatial distribution of insects, adjustments to Poisson and Negative Binomial distributions were tested. The sequential sampling plan was based on Maximum Likelihood Reason Sequential Test, and used the threshold level of 10% of attacked flower buds (feeding + oviposition) and the security level of 5% of attacked flower buds (feeding + oviposition). The values of type I and type II errors used was 0.05, the most suitable for insect studies. The spatial distribution of flower buds with feeding and oviposition was aggregate up to 85 DAE, with best fit to the Negative Binomial distribution, and as of this date was random, with best fit to the Poisson distribution. Adults of A. grandis are randomly distributed in the area, with best fit to Poisson distribution throughout ...
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Distribuição espacial, plano de amostragem sequencial e dinâmica populacional de Anthonomus grandis Boheman (Coleoptera: Curculionidae) em algodoeiro /

Grigolli, José Fernando Jurca. January 2015 (has links)
Orientador: Antonio Carlos Busoli / Coorientador: Marcos Gino Fernandes / Banca: José Carlos Barbosa / Banca: Raphael de Campos Castilho / Banca: Marcos Doniseti Michelotto / Banca: Crébio José Ávila / Resumo: O bicudo-do-algodoeiro, Anthonomus grandis, é a principal praga da cotonicultura mundial e o conhecimento de sua bioecologia e distribuição na cultura é indispensável para realizar amostragens e determinar o momento adequado de seu controle. O objetivo deste trabalho foi estudar a dinâmica populacional, a distribuição vertical e espacial de A. grandis, bem como elaborar um plano de amostragem sequencial para essa praga. Os experimentos foram conduzidos nos anos agrícolas 2012/13 e 2013/14, na Estação Experimental da Fundação MS, em Maracaju, MS, em um campo de 10.000 m2, subdividido em 100 parcelas de 10 x 10 m. A cultivar utilizada foi FM 993, semeada com 80 cm de espaçamento entrelinha. Para a condução da cultura foram utilizados fungicidas, herbicidas e o regulador de crescimento, exceto inseticidas. Semanalmente foram avaliadas cinco plantas por parcela e registrou-se o número de botões florais com orifícios de alimentação, oviposição e de adultos de A. grandis em cada estrato das plantas (terço superior, médio e inferior). Para o estudo da dispersão da praga na área, foram utilizados os índices: razão variância/média, índice de Morisita, Coeficiente de Green e expoente k da distribuição Binomial Negativa. Para estudo dos modelos probabilísticos que descrevem a distribuição espacial dos insetos, foram testados os ajustes às distribuições de Poisson e Binomial Negativa. O plano de amostragem sequencial foi elaborado com base no Teste Sequencial da Razão da Máxima Verossimilhança, e foi utilizado o nível de controle de 10% dos botões florais atacados (alimentação + oviposição) e o nível de segurança de 5% de botões florais atacados (alimentação + oviposição). O valor do erro tipo I e do erro tipo II utilizado foi 0,05, o mais indicado para estudos com insetos. A distribuição espacial dos botões florais utilizados para alimentação e para oviposição foi de forma agregada até... / Abstract: The cotton boll weevil Anthonomus grandis is the main pest of cotton crop worldwide, and the knowledge of its bioecology and distribution is essential to carry out sampling and determine the right time of your control. The main purpose of this study was to evaluate the population dynamics, vertical and spatial distribution of A. grandis and prepare a sequential sampling plan for this pest. The experiments were conducted in two seasons, 2012/13 and 2013/14, at the Experimental Station of the Foundation MS, in Maracaju, MS, in a field of 10,000 m2, divided into 100 plots of 10 x 10 m. The cultivar used was FM 993, seeded 80 cm rows apart. For the crop development were used fungicides, herbicides and growth regulators, except insecticides. Five plants per plot were weekly evaluated and recorded the number of flower buds with feeding and oviposition punctures, and adults of A. grandis in each part of five plants (upper, middle and lower). To dispersion study of A. grandis in the area, the following indexes were used: variance/mean ration, Morisita index, Green coefficient and k exponent of negative binomial distribution. To study the probabilistic models that describes the spatial distribution of insects, adjustments to Poisson and Negative Binomial distributions were tested. The sequential sampling plan was based on Maximum Likelihood Reason Sequential Test, and used the threshold level of 10% of attacked flower buds (feeding + oviposition) and the security level of 5% of attacked flower buds (feeding + oviposition). The values of type I and type II errors used was 0.05, the most suitable for insect studies. The spatial distribution of flower buds with feeding and oviposition was aggregate up to 85 DAE, with best fit to the Negative Binomial distribution, and as of this date was random, with best fit to the Poisson distribution. Adults of A. grandis are randomly distributed in the area, with best fit to Poisson distribution throughout ... / Doutor
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A história da origem da curva normal /

Caire, Elaine. January 2013 (has links)
Orientador: Marcos Vieira Teixeira / Banca: Antonio Carlos Simões Pião / Banca: César Ricardo Peon Martins / Resumo: Esta investigação tem como objetivo a história da origem da curva normal identificando a contribuição de Abraham de Moivre na dedução da fórmula para a função densidade de distribuição normal. Serão analisados trechos de obras originais de Abraham de Moivre, Jacob Bernoulli, James Stirling / Abstract: This research aims at the history of the origin of the normal curve identifying the contribution of Abraham de Moivre in deducing the formula for the density function of normal distribution. Parts of original works of Abraham de Moivre, Jacob Bernoulli, James Stirling will be analysed / Mestre
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Dinâmica populacional, distribuição espacial e plano de amostragem sequencial de Euschistus heros (Fabricius, 1794) (Heteroptera: Pentatomidae) em cultivares de soja /

Souza, Leandro Aparecido de. January 2016 (has links)
Orientador: José Carlos Barbosa / Coorientador: Antonio Carlos Busoli / Banca: Julio César Guerreiro / Banca: Marília Gregolin Costa de Castro / Banca: Nilza Maria Martinelli / Banca: Francisco Jorge Cividanes / Resumo: O percevejo-marrom-da-soja Euschistus heros, destaca-se como uma das principais pragas da cultura, sendo fundamental realizar amostragens periódicas para aferir a densidade populacional e auxiliar na tomada de decisão de controle. O objetivo do presente trabalho foi estudar a dinâmica populacional e a distribuição espacial de E. heros em cultivares de soja transgênica de diferentes ciclos de desenvolvimento, visando o desenvolvimento de um plano de amostragem sequencial. Os experimentos foram conduzidos nos anos agrícolas 2013/14 e 2014/15 na FCAV/UNESP, Jaboticabal, SP. Foram selecionados quatro campos, e em cada um foi demarcada uma área de 8.000 m2 (0,8 ha), sendo cada área subdividida em 80 parcelas de 100 m2 (10 m x 10 m). As cultivares de soja transgênica de diferentes ciclos de desenvolvimento utilizadas foram: SYN 1365 RR (precoce), M 7908 RR (média); BRS Valiosa RR (tardia), e a cultivar AS 3730 RR2 PRO (precoce), transgênica resistente a lagartas. As amostragens foram realizadas semanalmente pelo método da batida de pano, em 2 m de linha de plantas, registrando-se o número de ninfas, adultos e percevejos maiores que 0,5 cm. Foram confeccionadas figuras para demonstrar a dinâmica populacional entre os dados médios de infestação do inseto-praga e o estágio fenológico da cultura, sendo a influência dos fatores meteorológicos analisada por meio da análise de regressão múltipla com seleção de variáveis pelo método "stepwise". Para o estudo da dispersão de E. heros foram utilizados os seguintes índices: razão variância/média, índice de Morisita, coeficiente de Green e o expoente k da distribuição binomial negativa. Para os estudos dos modelos de distribuição espacial de E. heros foram testados os ajustes das distribuições de Poisson e distribuição binomial negativa. O plano de amostragem sequencial foi elaborado para os dados de percevejos maiores... / Abstract: The neotropical stink bug Euschistus heros is one of the most important species of pests in soybean culture, so it is essential to realize periodic samples to measure the population density and help in the decision making control. The objective of this work was to study the population dynamics and spatial distribution of E. heros in transgenic soybean cultivars of different maturing cycles that helps the development of a sequential sampling plan. The experiments were carried out in seasons 2013/14 and 2014/15 in FCAV / UNESP, Jaboticabal, SP. Four fields were selected, and in each one was marked an area of 8.000 m2 (0.8 ha) divided into 80 splits of 100 m2 (10 m x 10 m). The transgenic soybean cultivars of different maturing cycles were: SYN 1365 RR (early), M 7908 RR (middle), BRS Valiosa RR (late), and the cultivar AS 3730 RR2 Pro (early), transgenic resistant to larvae. Samples were taken weekly using the ground-shake method, in 2 m line of plants, where were recorded the number of nymphs, adults and nymphs of higher than 0.5 cm E. heros. The figures were plot to demonstrate the population dynamics between the mean data of insect pest infestation and the phenological stage of culture, and the influence of meteorological factors analyzed using multiple regression analysis with selection of variables using the stepwise method. To evaluate insect dispersion in the area, the following indexes were used: variance/mean ratio, Morisita's index, Green's coefficient, and the k exponent of negative binomial distribution. For studies of spatial distribution models of E. heros, adjustments of Poisson distribution and negative binomial distribution were tested. The sequential sampling plan was developed for E. heros higher than 0.5 cm based on the ratio of the Sequential Test Maximum Likelihood, and it was used the threshold levels of 4.0 and 2.0 E. heros higher than 0.5 cm for grain and seed ... / Doutor
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Fator de correção para a distribuição da Deviance para dados de proporções / not available

Ana Paula Gomes da Silva Gimenes 27 September 2000 (has links)
A análise de dados de proporções apresenta, em geral, certas dificuldades uma vez que a distribuição subjacente a tais dados pode ser considerada binomial, que não segue as pressuposições básicas para o ajuste de um modelo matemático. Algumas transformações são sugeridas, mas nem sempre bons resultados são obtidos. No enfoque de modelos lineares generalizados, a estatística que mede a qualidade do ajuste do modelo para os dados é chamada deviance. Ocorre que a distribuição da deviance é desconhecida. No entanto, para dados com distribuição binomial, pode-se aproximar a distribuição da deviance por uma distribuição qui-quadrado, mas tal aproximação não é boa para tamanhos pequenos de amostra. Para melhorar essa aproximação, alguns fatores de correção para os dados são sugeridos, mas os resultados obtidos ainda não são bons para pequenas amostras. Assim, o objetivo deste trabalho é propor um novo fator de correção para os dados seguindo uma distribuição binomial, de modo a se obter uma melhora na distribuição da deviance para qualquer tamanho de amostra. Para isto, adiciona-se uma constante à variável resposta e, através do valor esperado da deviance, calcula-se tal constante de modo a reduzir o erro cometido na aproximação. Simulações da distribuição binomial e o cálculo da deviance são feitos e QQ-plots são utilizados para a comparação com a distribuição qui-quadrado / not available
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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

Philippsen, Adriana Strieder 31 March 2011 (has links)
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 / In 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 serie
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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

Adriana Strieder Philippsen 31 March 2011 (has links)
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 / In 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 serie

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