NGSSEML: Non-Gaussian State Space with Exact Marginal Likelihood
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Artigo de periódico
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NGSSEML: Espaço de Estado Não-Gaussiano com Probabilidade Marginal Exata
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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
Palavras-chave
Bayesian Statistical Decision Theory, Inference (Logic), Software
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https://journal.r-project.org/articles/RJ-2021-087/