Atenção: Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada.
Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Pinto Junior, Jony Arrais | - |
Autor(es): dc.contributor | Pinto Junior, Jony Arrais | - |
Autor(es): dc.contributor | Capistrano, Estelina Serrano de Marins | - |
Autor(es): dc.contributor | Costa, Patrícia Lusié Velozo Da | - |
Autor(es): dc.contributor | Pinto Junior, Jony Arrais | - |
Autor(es): dc.creator | SANTOS, MATHEUS ALVES PEREIRA DOS | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:37:43Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:37:43Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-05 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-05 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/26203 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/754152 | - |
Descrição: dc.description | Este trabalho discute o estudo de fenômenos com dependência espaço-temporal que podem ser descritos por meio de dados de contagem. A pesquisa busca avaliar a capacidade de uma metodologia espaço-temporal, baseada na distribuição de Poisson, na modelagem desse tipo de fenômeno. O modelo aqui analisado baseia-se no modelo espacial proposto por Leroux, Lei e Breslow (2000), enquanto a dependência temporal ́e considerada por meio de um caso particular de modelos lineares dinâmicos generalizados, o polinomial de primeira ordem. Toda a inferência utilizada neste trabalho baseia-se na teoria de inferência Bayesiana e na utilização do método de amostragem de Monte Carlo Hamiltoniano, por meio do software Stan. A avaliação do modelo proposto foi realizada por meio de um estudo de simulação, em que se considerou cinco diferentes cenários variando-se as condições de dependência espacial e temporal, assim como a variabilidade dos dados. Os resultados deste processo simulado revelaram um desempenho satisfatório do modelo no que diz respeito à estimação dos parâmetros de interesse em todos os cenários contemplados. | - |
Descrição: dc.description | 62 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Niterói | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelo espaço-temporal | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dados de contagem agregados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelos lineares dinâmicos generalizados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inferência Bayesiana | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelagem numérica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inferência bayesiana | - |
Palavras-chave: dc.subject | Amostragem (Estatística) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelo linear (Estatística) | - |
Título: dc.title | Modelos espaço-temporais para dados de contagem | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: