Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/1843/73931
Tipo: Artigo de Periódico
Título: NGSSEML: Non-Gaussian State Space with Exact Marginal Likelihood
Título(s) alternativo(s): NGSSEML: Espaço de Estado Não-Gaussiano com Probabilidade Marginal Exata
Autor(es): Thiago Rezende dos Santos
Glaura da Conceição Franco
Dani Gamerman
Resumo: The number of packages/software for Gaussian State Space models has increased over recent decades. However, there are very few codes available for non-Gaussian State Space (NGSS) models due to analytical intractability that prevents exact calculations. One of the few tractable exceptions is the family of NGSS with exact marginal likelihood, named NGSSEML. In this work, we present the wide range of data formats and distributions handled by NGSSEML and a package in the R language to perform classical and Bayesian inference for them. Special functions for filtering, forecasting, and smoothing procedures and the exact calculation of the marginal likelihood function are provided. The methods implemented in the package are illustrated for count and volatility time series and some reliability/survival models, showing that the codes are easy to handle. Therefore, the NGSSEML family emerges as a simple and interesting option/alternative for modeling non-Gaussian time-varying structures commonly encountered in time series and reliability/survival studies.
Abstract: O número de pacotes/software para modelos de Espaço de Estado Gaussiano aumentou nos últimos décadas. No entanto, existem muito poucos códigos disponíveis para modelos de espaço de estado não gaussiano (NGSS). devido à intratabilidade analítica que impede cálculos exatos. Uma das poucas exceções tratáveis ​​é a família de NGSS com verossimilhança marginal exata, denominada NGSSEML. Neste trabalho apresentamos o ampla gama de formatos de dados e distribuições gerenciadas por NGSSEML e um pacote na linguagem R para realizar inferência clássica e bayesiana para eles. Funções especiais para filtragem, previsão e procedimentos de suavização e o cálculo exato da função de verossimilhança marginal são fornecidos. O métodos implementados no pacote são ilustrados para séries temporais de contagem e volatilidade e alguns modelos de confiabilidade/sobrevivência, mostrando que os códigos são fáceis de manusear. Portanto, o NGSSEML família surge como uma opção/alternativa simples e interessante para modelar variáveis ​​​​no tempo não gaussianas estruturas comumente encontradas em séries temporais e estudos de confiabilidade/sobrevivência.
Assunto: Teoria Bayesiana de Decisão Estatística
Inferência (Lógica)
Software
Idioma: eng
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/73931
Data do documento: 2021
metadata.dc.url.externa: https://journal.r-project.org/articles/RJ-2021-087/
metadata.dc.relation.ispartof: The R Journal
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