Bolsa 19/21766-8 - Análise de séries temporais, Dados de contagem

Processo:	19/21766-8
Modalidade de apoio:	Bolsas no Exterior - Pesquisa
Data de Início da vigência:	02 de fevereiro de 2020
Data de Término da vigência:	01 de fevereiro de 2021
Área de conhecimento:	Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas

Pesquisador responsável:	Marinho Gomes de Andrade Filho
Beneficiário:	Marinho Gomes de Andrade Filho
Pesquisador Anfitrião:	Nalini Ravishanker

Instituição Sede:	Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Instituição Anfitriã:	University of Connecticut (UCONN), Estados Unidos

Vinculado ao auxílio:	13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID


Assunto(s):	Análise de séries temporais Dados de contagem Inferência estatística
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:	Dados de contagem \| Distribuição Série de Potência \| métodos bayesianos \| Modelos GARMA \| Modelos Inflacionados de Zero \| Séries Temporais \| Séries Temporais
Resumo Este projeto tem como objetivo desenvolver modelos Zero-Modificados (e.g. Inflacionado ou Deflacionados de Zero) para séries temporais com dados discretos. Os modelos desenvolvidos neste projeto tem como origem alguns os modelo Zero-Modificados da família Série de Potência (Poisson, Poisson Generalizado, Binomial, Binomial negativo, COM-Poisson entre outros). Neste trabalho estes modelos serão definidos no contexto de séries temporais para acomodarem dados de contagem correlacionado no tempo com excesso (ou déficit) de zeros. Serão consideradas métodos de inferência baseados na abordagens clássica de verossimilhança e na abordagem bayesiana juntamente com técnicas de Monte Carlo em Cadeia de Markov. O projeto também prevê aplicações relevantes em problemas reais. (AU)

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Publicações científicas (9)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

BERTOLI, WESLEY; CONCEICAO, KATIANE S.; ANDRADE, MARINHO G.; LOUZADA, FRANCISCO. A New Regression Model for the Analysis of Overdispersed and Zero-Modified Count Data. Entropy, v. 23, n. 6, JUN 2021. (13/07375-0, 19/21766-8, 19/22412-5)

BERTOLI, WESLEY; CONCEICAO, KATIANE S.; ANDRADE, MARINHO G.; LOUZADA, FRANCISCO. A new mixed-effects regression model for the analysis of zero-modified hierarchical count data. BIOMETRICAL JOURNAL, v. 63, n. 1, p. 24-pg., 2020-10-19. (19/22412-5, 19/21766-8)

ANDRADE, MARINHO G.; CONCEICAO, KATIANE S.; RAVISHANKER, NALINI. Zero-modified count time series modeling with an application to influenza cases. AStA-Advances in Statistical Analysis, v. 108, n. 3, p. 27-pg., 2023-11-27. (19/22412-5, 19/21766-8)

CONCEICAO, KATIANE S.; ANDRADE, MARINHO G.; LACHOS, VICTOR HUGO; RAVISHANKER, NALINI. Bayesian Inference for Zero-Modified Power Series Regression Models. MATHEMATICS, v. 13, n. 1, p. 30-pg., 2025-01-01. (19/22412-5, 19/21766-8)

RAQUEL, GABRIELA C.; CONCEICAO, KATIANE S.; PRATES, MARCOS O.; ANDRADE, MARINHO G.. A zero-modified Poisson mixed model with generalized random effect. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION, MAR 2021. (19/22412-5, 19/21766-8)

CONCEICAO, KATIANE S.; SUZUKI, ADRIANO K.; ANDRADE, MARINHO G.. A Bayesian approach for zero-modified Skellam model with Hamiltonian MCMC. Statistical Methods and Applications, JUL 2020. (19/21766-8, 19/22412-5)

SANTANA, ROGERIO A.; CONCEICAO, KATIANE S.; DINIZ, CARLOS A. R.; ANDRADE, MARINHO G.. ype I multivariate zero-inflated COM-Poisson regression mode. BIOMETRICAL JOURNAL, NOV 2021. (19/22412-5, 19/21766-8)

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