Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/73931
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dc.creatorThiago Rezende dos Santospt_BR
dc.creatorGlaura da Conceição Francopt_BR
dc.creatorDani Gamermanpt_BR
dc.date.accessioned2024-08-13T21:32:45Z-
dc.date.available2024-08-13T21:32:45Z-
dc.date.issued2021-
dc.citation.volume13pt_BR
dc.citation.issue2pt_BR
dc.citation.spage208pt_BR
dc.identifier.issn20734859pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/73931-
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.resumoThe 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.pt_BR
dc.format.mimetypepdfpt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICApt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.relation.ispartofThe R Journalpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectBayesian Statistical Decision Theorypt_BR
dc.subjectInference (Logic)pt_BR
dc.subjectSoftwarept_BR
dc.subject.otherTeoria Bayesiana de Decisão Estatísticapt_BR
dc.subject.otherInferência (Lógica)pt_BR
dc.subject.otherSoftwarept_BR
dc.titleNGSSEML: Non-Gaussian State Space with Exact Marginal Likelihoodpt_BR
dc.title.alternativeNGSSEML: Espaço de Estado Não-Gaussiano com Probabilidade Marginal Exatapt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.url.externahttps://journal.r-project.org/articles/RJ-2021-087/pt_BR
Appears in Collections:Artigo de Periódico

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