Generalized additive model for count time series: an application to quantify the impact of air pollutants on human health

Abstract

O modelo aditivo generalizado (GAM) tem sido utilizado em muitos estudos epidemiológicos onde frequentemente, a variável de resposta é uma série temporal com valor inteiro não negativo. No entanto, o GAM assume que as observações são independentes, o que geralmente não é o caso nas séries temporais. Neste artigo, um componente de média móvel autorregressiva (ARMA) é incorporado ao GAM. O modelo GAM-ARMA resultante é baseado no modelo de média móvel autorregressiva linear generalizada (GLARMA), onde alguns valores lineares os componentes são substituídos por splines naturais. Simulações numéricas são apresentadas e mostram que o ARMA componente influencia a estimativa. Numa análise de dados reais sobre os efeitos da poluição do ar nas vias respiratórias doença na região metropolitana de Belo Horizonte, Brasil, mostra-se que o modelo proposto apresenta uma melhor ajuste quando comparado à abordagem GAM clássica, que não leva em conta a autocorrelação dos dados.