Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2015-11-30T12:42:27Z
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2015_PauloHenriqueDouradoSilva.pdf: 9041166 bytes, checksum: 3d672fa250aa071f9747498f35ab5395 (MD5) / Nesta dissertação foram desenvolvidos modelos dinâmicos para dados de contagem quando estes apresentam quebras estruturais. Os métodos aqui desenvolvidos são baseados nos modelos de regressão dinâmica proposto por McCormick et al. (2012), e nos filtros de partículas propostos por Chopin (2007), Fearnhead e Liu (2007) e Caron et al.(2012). Inicialmente apresentam-se os principais aspectos metodológicos a respeito dos modelos dinâmicos, tais como os modelos dinâmicos lineares e os modelos
dinâmicos lineares generalizados. Posteriormente, sãao abordados os principais métodos existentes na literatura sobre filtros de partículas.
A partir desses estudos, propomos, também, extensões inéditas para o modelo de regressãao dinâmica e para o filtro de partículas de Chopin (2007) para a estimação de parâmetros estáticos, além dos estados do sistema. Tais algoritmos são denominados como Algoritmo de McCormick com parâmetros estáticos (McPE) e Filtro de Chopin com Aprendizado de Partículas (FChAP). Nesta dissertação desenvolvemos extensões para dados que apresentam superdispersão e/ou inalação de zeros por meio das distribuções Binomial Negativa, Poisson Inacionada de zeros e Binomial Negativa Inacionada de zeros. Tais modelos foram ilustrados por meio de dados simulados e, posteriormente, foram feitas aplicações a cinco séries temporais reais de dados de contagem. / In this thesis were developed dynamic models for count data when they have
structural breaks, based on dynamic regression models proposed by McCormick et al. (2012), and particle lters proposed by Chopin (2007), Fearnhead and Liu (2007) and Caron et al. (2012). Initially we present the main methodological aspects about the dynamic models such as Dynamic Linear Models and Generalized Linear Dynamic Models. Subsequently, we present the main existing methods in the literature on particle lters. From these studies, we propose new extensions for dynamic regression model and the particle lter methods proposed by Chopin (2007) for the estimation of static parameters, in addition to the states. We named these new algorithms by McCormick algorithm with static parameters (McPE) and Chopin Filter with Particles Learning (FChAP). Based on McPE and FChAP, it was possible to develop extensions for data that show overdispersion and / or zero in ation through the Negative Binomial, Zero
In ated Poisson (ZIP) and Zero In
ated Negative Binomial (ZINB) distributions.Those models were illustrated using both simulated data and ve real counting time series data.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/19145 |
| Date | 15 May 2015 |
| Creators | Silva, Paulo Henrique Dourado da |
| Contributors | Silva, Cibele Queiroz da |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A 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/openAccess |
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