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Some Bayesian generalizations of the integer-valued autoregressive model

Carvalho, Helton Graziadei De

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística 2020-02-17

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Some Bayesian generalizations of the integer-valued autoregressive model
  • Autor: Carvalho, Helton Graziadei De
  • Orientador: Lopes, Hedibert Freitas
  • Assuntos: Inar(1); Misturas Finitas; Processo Dirichlet; Processo Pitman-Yor; Dirichlet Process; Finite Mixture; Inar(1); Pitman-Yor Process
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: In this thesis, we develop Bayesian generalized models for analyzing time series of counts. In our first proposal, we use a finite mixture to define the marginal distribution of the innovation process, in order to potentially account for overdispersion in the time series. Our second contribution uses a Dirichlet process at the distribution of the time-varying innovation rates, which are softly clustered through time. Finally, we examine issues of prior sensitivity in a semi-parametric extended model in which the distribution of the innovation rates follows a Pitman-Yor process. A graphical criterion to choose the Pitman-Yor base measure hyperparameters is proposed, showing explicitly that the Pitman-Yor discount parameter and the concentration parameter can interact with the chosen base measure to yield robust inferential results. The posterior distribution of the models parameters is obtained through data-augmentation schemes which allows us to obtain tractable full conditional distributions. The prediction performance of the proposed models are put to test in the analysis of two real data sets, with favorable results.
  • DOI: 10.11606/T.45.2020.tde-11032020-230059
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística
  • Data de criação/publicação: 2020-02-17
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Inglês
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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