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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.45.2015.tde-27082015-224138
Document
Author
Full name
Leandro Tavares Correia
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2015
Supervisor
Committee
Silva, Cibele Queiroz da (President)
Guzmán, Jorge Luis Bazán
Lopes, Hedibert Freitas
Migon, Helio dos Santos
Rodrigues, Josemar
Title in Portuguese
Modelos de regressão estáticos e dinâmicos para taxas ou proporções: uma abordagem bayesiana
Keywords in Portuguese
Análise bayesiana
Distribuição beta
Filtro de partículas
Modelo beta inflacionado
Modelo Tobit
Modelos dinâmicos
Proporções
Regressão
Abstract in Portuguese
Este trabalho apresenta um estudo de dados com resposta em intervalos limitados, mais especificamente no intervalo [0,1], como no caso de taxas e proporções. Em diversos casos práticos esta estrutura de dados apresenta uma quantidade não negligenciável de valores extremos (0 e 1) e que modelos usuais não são adequados para sua análise. Para esta situação propomos, por meio de um enfoque Bayesiano, modelos de regressão beta inflacionado de zeros e uns (BIZU) e modelos de regressão Tobit duplamente censurado adaptados nesse intervalo. Técnicas de diagnóstico e qualidade do ajuste também são discutidas. Apresentamos a análise desta estrutura de dados no contexto de série de tempo por meio da abordagem Bayesiana de modelos dinâmicos. Estudos de comportamento e previsão de séries de tempo foram explorados utilizando técnicas de Monte Carlo sequencial, conhecidas como filtro de partículas. Particularidades e competitividade entre as duas classes de modelos também foram discutidas.
Title in English
Regression of static and dynamic models for proportions or rates: a Bayesian approach
Keywords in English
Bayesian analysis
Beta distribution
Beta inflated model
Dynamic models
Particle filters
Proportions
Regression
Tobit model
Abstract in English
This paper presents a study focused on observations in a limited interval , more specifically in [0,1] , such as rate and proportion data. In many practical cases this data structure has a considerable amount of extreme values (0 and 1) and usual classical models are not suitable for this type of data set. We propose two class of regression models to deal with this context: beta inflated of zeros and ones (BIZU) models and Tobit doubly censored models adapted in this interval. Fit quality and diagnostic techniques are also discussed. Time series of proportions are also developed through Bayesian dynamic models. Forecasting and behavioral analysis were explored using sequential Monte Carlo techniques, known as particle filters. Particularities and competitiveness between the two classes of models were also discussed as well.
 
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Publishing Date
2015-09-14
 
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