Modelagem de séries temporais de contagem

um estudo comparativo de caso

Autores

Palavras-chave:

Modelo Observation-driven, GAM-ARMA, NGSSEML, Modelo Parameter-driven, dados de contagem

Resumo

Esse artigo apresenta uma aplicação a dados de contagem, onde os modelos observation-driven e parameter-driven são comparados. Com esse propósito, os modelos Generalizado Aditivo Autorregressivo Média Móvel (GAM-ARMA) e Espaço de Estados Não-Gaussiano com Verossimilhança Marginal Exata (NGSSEML) são utilizados. Parâmetros dos modelos são estimados utilizando o método de máxima verossimilhança. A capacidade do procedimento de modelar e prever dados reais é apresentada para o número de casos de doença obstrutiva crônica (COPD).

Biografia do Autor

Gisele de Oliveira Maia, Universidade Federal de Minas Gerais

Departamento de Estatística 

Glaura da Conceição Franco , Universidade Federal de Minas Gerais

Departamento de estatística

Thiago Rezende dos Santos , Universidade Federal de Minas Gerais

Departamento de estatística

Ana Júlia Alves Câmara , Universidade Federal do Espírito Santo

Departamento de estatística

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Publicado

20-03-2024 — Atualizado em 11-04-2024

Versões

Como Citar

Maia, G. de O., Franco , G. da C., Santos , T. R. dos, & Câmara , A. J. A. (2024). Modelagem de séries temporais de contagem: um estudo comparativo de caso. Sigmae, 13(1), 13–23. Recuperado de http://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2274 (Original work published 20º de março de 2024)