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The aim of this master thesis is to verify possibility to use Poisson distribution for predicting soccer matches. At first for analysis is applied the original model from English statisticians Mark J. Dixon and Stuart G. Coles from 1997. Thereafter the model is extended in the thesis. All models are based on the maximum likelihood method. Chosen league for deducing conclusions is the first English league - Premier League. The matches are played in the period from season 2004/2005 to half of season 2015/2016. For identification of models performance are used the most market odds from American bookmaker Pinnacle. In the theoretical part are described models and statistical methods that are used in the practical part. In the practical part are realized calculations. Counted performance of models is based on profit from market odds. In the period ex-post are calculated optimum model parameters that are used in the ex-ante period, where is calculated performance of the model. The thesis answers question: Are these models gaining from public database effective in modern age?

Nesta tese são propostas duas distribuições discretas: COM-Poisson correlacionada (CPC) e COM-Poisson generalizada parcialmente correlacionada (CPGPC). Também foram propostos modelos de regressão para a distribuição Poisson generalizada parcialmente correlacionada (PGPC) (proposto por Luceño (1995)). Calculamos a função massa de probabilidade (fmp) para todas as distribuições com duas parametrizações. As distribuições foram construídas usando a mesma expansão feita por (Luceño, 1995) na construção da distribuição Poisson generalizada parcialmente correlacionada. A distribuição CPC(l;f;r) é a mesma expansão da distribuição COM-Poisson zero inflacionada ZICMP(m;f;r). Para a distribuição CPGPC(l;f;r;L;K) foi determinada a função característica, função geradora de probabilidade, momentos e a estimação pelo método de máxima verossimilhança para as duas parametrizações. Fizemos a fmp, quantil e gerador de números aleatórios das distribuições citadas no programa R. / In this thesis two discrete distributions are proposed: Correlated COM-Poisson (CPC) and Generalized partially correlated COM-Poisson (CPGPC). We have also proposed regression models for the Generalized partially correlated Poisson distribution (PGPC) (proposed by Luceño (1995)). We calculated the probability mass function for all distributions with two parametrizations. The distributions were constructed using the same expansion made by Luceño (1995) in the construction of the correlated generalized Poisson distribution. The CPC(l;f;r) Correlated COM-Poisson distribution is the same expansion of the zero-inflated COM-Poisson distribution ZICMP(m;f;r). For the CPGPC(l;f;r;L;K) Generalized partially correlated COM-Poisson distribution, the characteristic function, probability-generating function, moments, and the maximum likelihood estimation for the two parametrizations were determined. We performed the probability mass function, quantile and random number generator of the distributions quoted in program R.

A água de lastro de navios é um dos principais agentes dispersivos de organismos nocivos à saúde humana e ao meio ambiente e normas internacionais exigem que a concentração desses organismos no tanque seja menor que um valor previamente especificado. Por limitações de tempo e custo, esse controle requer o uso de amostragem. Sob a hipótese de que a concentração desses organismos no tanque é homogênea, vários autores têm utilizado a distribuição Poisson para a tomada de decisão com base num teste de hipóteses. Como essa proposta é pouco realista, estendemos os resultados para casos em que a concentração de organismos no tanque é heterogênea utilizando estratificação, processos de Poisson não-homogêneos ou assumindo que ela obedece a uma distribuição Gama, que induz uma distribuição Binomial Negativa para o número de organismos amostrados. Além disso, propomos uma nova abordagem para o problema por meio de técnicas de estimação baseadas na distribuição Binomial Negativa. Para fins de aplicação, implementamos rotinas computacionais no software R / Ballast water is a leading dispersing agent of harmful organisms to human health and to the environment and international standards require that the concentration of these organisms in the tank must be less than a prespecified value. Because of time and cost limitations, this inspection requires the use of sampling. Under the assumption of an homogeneous organism concentration in the tank, several authors have used the Poisson distribution for decision making based on hypothesis testing. Since this proposal is unrealistic, we extend the results for cases in which the organism concentration in the tank is heterogeneous, using stratification, nonhomogeneous Poisson processes or assuming that it follows a Gamma distribution, which induces a Negative Binomial distribution for the number of sampled organisms. Furthermore, we propose a novel approach to the problem through estimation techniques based on the Negative Binomial distribution. For practical applications, we implemented computational routines using the R software

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

Experimentos cujas variaveis respostas s~ ao proporcoes ou contagens, sao muito comuns nas diversas areas do conhecimento, principalmente na area agricola. Na analise desses experimentos, utiliza-se a teoria de modelos lineares generalizados, bastante difundida (McCullagh & Nelder, 1989; Demetrio, 2001), em que as respostas sao independentes. Caso a variancia estimada seja maior do que a esperada, estima-se o parametro de dispersao, incluindo-o no processo de estimaçao dos parametros. Quando a variavel resposta e observada ao longo do tempo, pode haver uma correlacao entre as observacoes e isso tem que ser levado em consideracao na estimacao dos parametros. Uma forma de se trabalhar essa correlacao e aplicando a metodologia de equacoes de estimacao generalizada (EEG), discutida por Liang & Zeger (1986), embora, neste caso, o interesse esteja nas estimativas dos efeitos fixos e a inclusao da matriz de correlacao de trabalho sirva para se obter um melhor ajuste. Uma outra alternativa e a inclusao, no preditor linear, de um efeito latente para captar variabilidades nao consideradas no modelo e que podem in uenciar nos resultados. No presente trabalho, usa-se uma forma combinada de efeito aleatorio e parametro de dispersao, incluidos conjuntamente na estimacao dos parametros. Essa metodologia e aplicada a um conjunto de dados obtidos de um experimento com camu-camu, com objetivo de se avaliarem quais os melhores metodos de enxertia e tipos de porta-enxertos que podem ser utilizados, atraves da proporcao de pegamentos da muda. Varios modelos sao ajustados, desde o modelo em parcelas subdivididas (supondo independencia), ate o modelo em que se considera o parametro de dispersao e efeito aleatorio conjuntamente. Ha evidencias de que o modelo em que se inclui o efeito aleatorio e o parametro de dispersao, conjuntamente, resultam em melhores estimativas dos parametros. Outro conjunto de dados longitudinais, com milho transgenico MON810, em que a variavel resposta e o numero de lagartas (Spodoptera frugiperda), e utilizado. Neste caso, devido ao excesso de respostas zero, emprega-se o modelo de regressao Poisson in acionado de zeros (ZIP), alem do modelo Poisson padrao, em que as observacoes sao consideradas independentes, e do modelo Poisson in acionado de zeros com efeito aleatorio. Os resultados mostram que o efeito aleatorio incluido no preditor foi nao significativo e, assim, o modelo adotado e o modelo de regressao Poisson in acionado de zeros. Os resultados foram obtidos usando-se os procedimentos NLMIXED, GENMOD e GPLOT do SAS - Statistical Analysis System, versao 8.2. / Experiments which response variables are proportions or counts are very common in several research areas, specially in the area of agriculture. The theory of generalized linear models, well difused (McCullagh & Nelder, 1989; Demetrio, 2001), is used for analyzing these experiments where the responses are independent. If the estimated variance is greater than the expected variance, the dispersion parameter is estimated including it on the parameter estimation process. When the response variable is observed over time a correlation among observations might occur and it should be taken into account in the parameter estimation. A way of dealing with this correlation is applying the methodology of generalized estimating equations (GEEs) discussed by Liang & Zeger (1986) although, in this case, the interest is on the estimates of the xed efect being the inclusion of a working correlation matrix useful to obtain more accurate estimates. Another alternative is the inclusion of a latent efect in the linear predictor to explain variabilities not considered in the model that might in uence the results. In this work the random efect and the dispersion parameter are combined and included together in the parameter estimation. Such methodology is applied to a data set obtained from an experiment realized with camu-camu to evaluate, through proportion of grafting well successful of seedling, which kind of grafting and understock are suitable to be used. Several models are fitted, since the split plot model (with independence assumption) up to the model where the dispersion parameter and the random efect are considered together. There is evidence that the model including the random efect and the dispersion parameter together, produce better estimates of the parameters. Another longitudinal data set used here comes from an experiment realized with the MON810 transgenic corn where the response variable is the number of caterpillars (Spodoptera frugiperda). In this case, due to the excessive number of zeros obtained, the zero in ated Poisson regression model (ZIP) is used in addition to the standard Poisson model, where observations are considered independent, and the zero in ated Poisson regression model with random efect. The results show that the random efect included in the linear predictor was not significant and, therefore, the adopted model is the zero in ated Poisson regression model. The results were obtained using the procedures NLMIXED, GENMOD and GPLOT available on SAS - Statistical Analysis System, version 8.2.

Experimentos em que medidas são realizadas repetidamente na mesma unidade experimental são comuns na área agronômica. As técnicas estatísticas utilizadas para análise de dados desses experimentos são chamadas de análises de medidas repetidas, tendo como caso particular o estudo de dados longitudinais, em que uma mesma variável resposta é observada em várias ocasiões no tempo. Além disso, o comportamento longitudinal pode seguir um padrão não linear, o que ocorre com freqüência em estudos de crescimento. Também são comuns experimentos em que a variável resposta refere-se a contagem. Este trabalho abordou a modelagem de dados de contagem, obtidos a partir de experimentos com medidas repetidas ao longo do tempo, em que o comportamento longitudinal da variável resposta é não linear. A distribuição Poisson multivariada, com covariâncias iguais entre as medidas, foi utilizada de forma a considerar a dependência entre os componentes do vetor de observações de medidas repetidas em cada unidade experimental. O modelo proposto por Karlis e Meligkotsidou (2005) foi estendido para dados longitudinais provenientes de experimentos inteiramente casualizados. Modelos para experimentos em blocos casualizados, supondo-se efeitos fixos ou aleatórios para blocos, foram também propostos. A ocorrência de superdispersão foi considerada e modelada através da distribuição Poisson multivariada mista. A estimação dos parâmetros foi realizada através do método de máxima verossimilhança, via algoritmo EM. A metodologia proposta foi aplicada a dados simulados para cada uma das situações estudadas e a um conjunto de dados de um experimento em blocos casualizados em que foram observados o número de folhas de bromélias em seis instantes no tempo. O método mostrou-se eficiente na estimação dos parâmetros para o modelo considerando o delineamento completamente casualizado, inclusive na ocorrência de superdispersão, e delineamento em blocos casualizados com efeito fixo, sem superdispersão e efeito aleatório para blocos. No entanto, a estimação para o modelo que considera efeito fixo para blocos, na presença de superdispersão e para o parâmetro de variância do efeito aleatório para blocos precisa ser aprimorada. / Experiments in which measurements are taken in the same experimental unit are common in agriculture area. The statistical techniques used to analyse data from those experiments are called repeated measurement analysis, and longitudinal study, in which the response variable is observed along the time, is a particular case. The longitudinal behaviour can be non linear, occuring freq¨uently in growth studies. It is also common to have experiments in which the response variable refers to count data. This work approaches the modelling of count data, obtained from experiments with repeated measurements through time, in which the response variable longitudinal behaviour is non linear. The multivariate Poisson distribution, with equal covariances between measurements, was used to consider the dependence between the components of the repeated measurement observation vector in each experimental unit. The Karlis and Meligkotsidou (2005) proposal was extended to longitudinal data obtained from completely randomized. Models for randomized blocks experiments, assuming fixed or random effects for blocks, were also proposed. The occurence of overdispersion was considered and modelled through mixed multivariate Poisson distribution. The parameter estimation was done using maximum likelihood method, via EM algorithm. The methodology was applied to simulated data for all the cases studied and to a data set from a randomized block experiment in which the number of Bromeliads leaves were observed through six instants in time. The method was efficient to estimate the parameters for the completely randomized experiment, including the occurence of overdispersion, and for the randomized blocks experiments assuming fixed effect, with no overdispersion, and random effect for blocks. The estimation for the model that considers fixed effect for block, with overdispersion and for the variance parameters of the random effect for blocks must be improved.

This paper deals with CUSUM tests for monitoring of intensity parameter of a Poisson process if this process can be observed in a restricted manner only at pregiven equidistant time points. In this case the process can be monitored by means of a CUSUM test for the parameter of a corresponding Poisson distribution. For rational reference parameter values the computation of average run length is reduced to that of solving of a system of simultaneous linear equations. The performance of obtained CUSUM tests is discussed by means of corresponding examples.

Disertacijoje tiriamas diskrečių m-priklausomų atsitiktinių dydžių aproksimavimo Puasono tipo matais tikslumas. Silpnai priklausomų atsitiktinių dydžių sumos yra natūralus nepriklausomų atsitiktinių dydžių sumų apibendrinimas. Vis dėlto atsitiktinių dydžių priklausomybė žymiai pasunkina tokių sumų tyrimą. Disertacijoje pagrindinis dėmesys skiriamas dviparametrėms ir triparametrėms diskrečiosioms aproksimacijoms. Gautus rezultatus galima suskirstyti į keturias dalis. Pirmoje dalyje nagrinėjant dviejų narių serijų statistikos aproksimaciją Puasono ir sudėtiniais Puasono skirstiniais buvo nustatyta, kad dviparametrė sudėtinė Puasono aproksimacija yra tikslesnė už Puasono dėsnio asimptotinį skleidinį su vienu asimptotikos nariu. Aproksimacijos tikslumas įvertintas pilnosios variacijos ir lokalioje metrikoje. Specialiu atveju apskaičiuotos asimptotiškai tikslios konstantos. Taip pat nustatyta, kad gautieji įverčiai iš apačios yra tos pačios eilės, kaip ir įverčiai iš viršaus. Antroje dalyje buvo gauta, kad sveikaskaičiai atsitiktiniai dydžiai, tenkinantys Frankeno sąlygos analogą, gali būti naudojami perėjimui nuo m-priklausomų prie 1-priklausomų atsitiktinių dydžių. Nustatyta, kad ženklą keičiančios sudėtinės Puasono aproksimacijos yra tokios pačios tikslumo eilės, kaip žinomi rezultatai nepriklausomų atsitiktinių dydžių sumoms. Trečioje dalyje nustatyta, kad kai atsitiktiniai dydžiai yra simetriniai, tuomet sudėtinio Puasono aproksimacijos tikslumas yra daug geresnis nei... [toliau žr. visą tekstą] / Our aim is to investigate Poisson type approximations to the sums of dependent integer-valued random variables. In this thesis, only one type of dependence is considered, namely m-dependent random variables. The accuracy of approximation is measured in the total variation, local, uniform (Kolmogorov) and Wasserstein metrics. Results can be divided into four parts. The first part is devoted to 2-runs, when pi=p. We generalize Theorem 5.2 from A.D. Barbour and A. Xia “Poisson perturbations” in two directions: by estimating the second order asymptotic expansion and asymptotic expansion in the exponent. Moreover, lower bound estimates are established, proving the optimality of upper bound estimates. Since, the method of proof does not allow to get small constants, in certain cases, we calculate asymptotically sharp constants. In the second part, we consider sums of 1-dependent random variables, concentrated on nonnegative integers and satisfying analogue of Franken's condition. All results of this part are comparable to the known results for independent summands. In the third part, we consider Poisson type approximations for sums of 1-dependent symmetric three-point distributions. We are unaware about any Poisson-type approximation result for dependent random variables, when symmetry of the distribution is taken into account. In the last part, we consider 1-dependent non-identically distributed Bernoulli random variables. It is shown, that even for this simple... [to full text]

Thesis (Ph.D. in Analytic Health Sciences, Dept. of Preventive Medicine and Biometrics) -- University of Colorado Denver, 2007. / Typescript. Includes bibliographical references (leaves 57-59). Free to UCD Anschutz Medical Campus. Online version available via ProQuest Digital Dissertations;