Zero-inflated mixed Poisson regression models

Jussiane Goncalves da Silva

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor1	Wagner Barreto de Souza	pt_BR
dc.contributor.referee1	Rosangela Helena Loschi	pt_BR
dc.contributor.referee2	Marcos Oliveira Prates	pt_BR
dc.creator	Jussiane Goncalves da Silva	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-08-13T19:22:36Z	-
dc.date.available	2019-08-13T19:22:36Z	-
dc.date.issued	2017-02-17	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1843/ICED-ALYKDK	-
dc.description.resumo	Contudo, o excesso de zeros em dados de contagem é um fator que leva à sobredispersao e, quando a taxa de inflação de zeros é muito elevada, os modelos de mistura de Poisson não são suficientes para adequar a variabilidade, conforme explicam Dean and Nielsen (2007). Então, para contornar esse problema, modelos zero-inflados são facilmente encontrados na literatura, como é o caso dos modelos de regressão Poisson zero-inflado, introduzido por Lambert (1992), binomial negativa zero-inflado, utilizado por Yau et al. (2003), e Poisson generalizada zero-inflado, introduzida por Famoye and Singh (2006). Além disso, dados zero-inflacionados são encontrados em diversas áreas, como biologia [Oliveira et al. (2016)], manufatura e engenharia [Lambert (1992), Li et al. (1999)], agricultura [Ridout et al. (2001)], saúde [Mwalili et al. (2008), Lim et al. (2014)], ciências sociais [Famoye and Singh (2006)], entre outras.Dessa forma, o objetivo deste trabalho é fornecer suporte apropriado para lidar com dados de contagem sobredispersados e o excesso de zeros e, para tal, propõe-se um modelo de regressão geral com base numa classe de distribuições de misturas de Poisson zero-infladas, onde unifica-se modelos já consolidados, como os modelos ZINB e ZIPIG, bem como permite o surgimento de novos modelos zero-inflados. Portanto, está sendo proposto uma classe geral de modelos de regressao de Poisson misturada zero-inflado para lidar, simultaneamente, com a sobredispersão e o excesso de zeros. Logo, em relação aos recursos computacionais, propôs-se obter as estimativas dos parâmetros do modelo por meio do algoritmo EM, que consegue lidar com a estrutura latente existente. Além disso, são fornecidas as expressoes explícitas para obtenção da matriz de informação sendo possível, dessa forma, obter os desvios padrão das estimativas dos parâmetros, o que permite, por exemplo, a construção de intervalos de confiança.Um estudo de simulação foi executado para avaliar o comportamento das estimativas obtidas por meio do algoritmo EM, como por exemplo o comportamento para amostras de tamanho pequeno, bem como também avaliar a matriz de informação estimada. Ademais, para investigar pontos discrepantes e sua possível influência, uma análise de resíduos foi executada, com base na simulação de envelopes. Com o objetivo de aferir a influência global de outliers, está sendo utilizada a distância de Cook generalizada, proposta por Zhu et al. (2001), tendo sido fornecidas as expressões explícitas dessa medida para o modelo proposto, objetivando assim checar a adequabilidade da distribuição assumida para a variável resposta.	pt_BR
dc.language	Inglês	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais	pt_BR
dc.publisher.initials	UFMG	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	algoritmo EM	pt_BR
dc.subject	modelos de regressao para contagens	pt_BR
dc.subject	sobredispersao	pt_BR
dc.subject	excesso de zeros	pt_BR
dc.subject.other	Análise de regressão	pt_BR
dc.subject.other	Estatística	pt_BR
dc.subject.other	Algoritmo EM	pt_BR
dc.subject.other	Estatistica	pt_BR
dc.subject.other	Poisson, Distribuição de	pt_BR
dc.title	Zero-inflated mixed Poisson regression models	pt_BR
dc.type	Dissertação de Mestrado	pt_BR
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