Um estudo comparativo para modelos de séries temporais de contagem
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Frank Magalhaes de Pinho
Marcos Oliveira Prates
Marcos Oliveira Prates
Resumo
Neste trabalho, duas metodologias de séries temporais de dados de contagem são avaliadas, o Modelo Autoregressivo Média Móvel Generalizado (GARMA) e o Modelo Autoregressivo Média Móvel Linear Generalizado (GLARMA). O objetivo principal é analisar a qualidade do ajuste dos modelos em questão, através de algoritimos implementados em linguagem R. Um outro objetivo é comparar estes modelos ao Modelo Linear Generalizado (MLG), que permite o ajuste de dados não-Gaussianos, mas não leva em consideração a dependência temporal existente neste tipo de observações. Um estudo de simulação é realizado am de vericar o comportamento das estimativas. Duas aplicações a séries reais são realizadas, o número de empresas que decretaram falência nos Estados Unidos nos anos de 1985 a 2012, e número de casos mensais de poliomelite em um hospital. Os modelos utilizados descrevem bem o comportamento das séries.
Abstract
In this work, two methods for time series of counts are evaluated, the Autoregressive Moving Average Generalized Model (GARMA) and the Autoregressive Moving Average Model Generalized Linear Model (GLARMA). The main objective is to analyze the quality of t of the above models, using algorithms implemented in the R language. Another objective is to compare these models to the Generalized Linear Model (GLM), which allows the t of non Gaussian observations, but does not take into account the time dependence of such data. A simulation study is conducted in order to verify the behavior of the estimates. Two applications to real series are performed, the number of companies that went bankrupt in the United States in the years 1985-2012, and monthly number of cases of polio in a hospital. The models describe satisfactorily the behavior of the series.
Assunto
Estatística, Empresas Falência, Series temporais, Modelos lineares (Estatística), Poisson, Distribuição de, Poliomielite, Probabilidades
Palavras-chave
Modelo linear, Distribuição Poisson, Processos autoregressivos, Processos médias móveis, Generalizado