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Mútiplos pontos de modificação em modelos para dados discretos

Processo: 19/22412-5
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 - Estatística
Pesquisador responsável:Katiane Silva Conceição
Beneficiário:Katiane Silva Conceição
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  
Assunto(s):Inflação   Dados de contagem   Deflação   Sistemas discretos
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Dados de contagem | Deflação | distribuições discretas | Inflação | Pontos de Modificação | Modelos para Dados de Contagem

Resumo

Conjuntos de dados de contagem são comuns em várias áreas de conhecimento e, consequentemente, distribuições discretas mais gerais têm sido propostas devido as características peculiares de cada conjunto. Em particular, dados de contagem pode apresentar discrepâncias (maior ou menor) nas frequências observadas de duas observações, ditas k1 e k2, ao compará-las com as respectivas frequências esperadas obtidas a partir de uma determinada distribuição discreta tradicional. Neste sentido, uma modificação na função massa de probabilidade das distribuições discretas torna-se imprescindível para explicar adequadamente o comportamento dos dados. Seguindo esse contexto, o objetivo principal deste projeto é propor a família de distribuições discretas k1 e k2 modificadas, que são capazes de modelar conjuntos de dados que apresentam ou não algum tipo de modificação (inflação e/ou deflação) na frequência das observações k1 e k2. (AU)

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Publicações científicas (7)
(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)
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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., . (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, . (19/22412-5, 19/21766-8)
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SANTANA, ROGERIO A.; CONCEICAO, KATIANE S.; DINIZ, CARLOS A. R.; ANDRADE, MARINHO G.. ype I multivariate zero-inflated COM-Poisson regression mode. BIOMETRICAL JOURNAL, . (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, v. 30, n. 2, p. 19-pg., . (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, v. 91, n. 12, p. 18-pg., . (19/22412-5, 19/21766-8)