Distribuição Poisson Zero-Ajustada com Parâmetros Variando no Tempo para a Análise de Séries Temporais de Contagem
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0375.2024.v45.49943Palavras-chave:
inferência bayesiana, dados de contagem, excesso de zeros, garma(p, q), influenzaResumo
Diversos estudos têm utilizado as extensões dos modelos ARMA para a análise de séries temporais não Gaussianas. Uma delas corresponde a Generalized Autoregressive Moving Average, GARMA, possibilitando a modelagem de séries de contagem a partir de distribuições como a Poisson. Na literatura, a classe GARMA está sendo ampliada para outras distribuições, com o intuito de comportar as características típicas de contagens, envolvendo sub ou superdispersão e excesso de zeros. Este trabalho tem como objetivo propor uma abordagem baseada na classe GARMA para a análise de séries de contagem com excesso de zeros, assumindo distribuição Poisson zero-ajustada com parâmetros variando no tempo, de modo a comportar a correlação serial e permitir realizar previsões de contagens e da probabilidade de zeros. Para a inferência, adotou-se a análise Bayesiana com o uso do algoritmo Monte Carlo Hamiltoniano para a amostragem da posteriori conjunta. Ao longo do estudo, foi realizado um estudo de simulação e uma aplicação em dados de mortalidade em decorrência da influenza. Os resultados da aplicação indicaram a utilidade do modelo ao se estimar a probabilidade de não ocorrência e o número de óbitos em períodos futuros.
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