Modelagem de séries temporais de contagem: um estudo comparativo de caso - Maia, Gisele de Oliveira; Franco , Glaura da Conceição; Santos , Thiago Rezende dos; Câmara , Ana Júlia Alves (Sigmae, 2024)
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).