| Texto completo | |
| Autor(es): |
C. Marques F., Paulo
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Graziadei, Helton
;
Lopes, Hedibert F.
Número total de Autores: 3
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | Journal of Applied Statistics; v. 49, n. 2, p. 21-pg., 2020-08-29. |
| Resumo | |
We develop two Bayesian generalizations of the Poisson integer-valued autoregressive model. The AdINAR(1) model accounts for overdispersed data by means of an innovation process whose marginal distributions are finite mixtures, while the DP-INAR(1) model is a hierarchical extension involving a Dirichlet process, which is capable of modeling a latent pattern of heterogeneity in the distribution of the innovations rates. The probabilistic forecasting capabilities of both models are put to test in the analysis of crime data in Pittsburgh, with favorable results. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 17/10096-6 - Análise bayesiana semi-paramétrica de modelos auto-regressivos |
| Beneficiário: | Helton Graziadei de Carvalho |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Processo FAPESP: | 17/22914-5 - Clusterização temporal e performance preditiva em modelos INAR(1) semi-paramétricos |
| Beneficiário: | Helton Graziadei de Carvalho |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |