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Count time series with excess zeros: a Bayesian perspective using zero-adjusted distributions
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Resumo
Modelos para dados de contagem temporalmente correlacionados têm sido estudados utilizando diversas distribuições condicionais, como a Poisson, e com a inserção de diferentes estruturas de dependência. No entanto, os fenômenos de contagem podem apresentar características como excesso de zeros e alta dispersão, que devem ser levadas em consideração durante a modelagem e escolha de uma distribuição condicional. Este trabalho tem como objetivo estudar modelos para séries de contagem utilizando três distribuições condicionais zero-ajustadas com estruturas de dependência na forma ARMA(p, q), em uma perspectiva via inferência Bayesiana. De forma geral, foi realizado um breve estudo de simulação a partir da análise Bayesiana proposta e a série temporal do número de óbitos em decorrência de febre hemorrágica causada pelo vírus da dengue (CID-A91) no Brasil foi analisada.
Abstract
Models for count data which are temporally correlated have been studied using many conditional distributions, such as the Poisson distribution, and the insertion of different dependence structures. Nonetheless, excess of zeros and over dispersion may be observed during the counting process and need to be considered when modelling and choosing a conditional distribution. In this paper, we propose models for counting time series using zero-adjusted distributions by inserting a dependence structure following the ARMA(p, q) process on a Bayesian framework. We perform a simulation study using the proposed Bayesian analysis and analyse the monthly time series of the number of deaths due to dengue haemorrhagic fever (ICD-A91) in Brazil.
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Pala, Luiz Otávio de Oliveira; Carvalho, Marcela de Marillac; Sáfadi, Thelma. Count time series with excess zeros: a Bayesian perspective using zero-adjusted distributions. Semina: Ciências Exatas e Tecnológicas, Londrina, v. 43, n. 2, p. 147-160, 2022. DOI: https://doi.org/10.5433/1679-0375.2022v43n2p147.
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