23º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística

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Dados do Trabalho


Título

MODELOS ESPACIAIS POISSON LOG-NORMAL INFLACIONADOS DE ZERO

Resumo

Esse trabalho visa a modelagem de dados de contagem que variem espacialmente e sejam inflacionados de zero. Será utilizado o modelo Poisson log-normal para acomodar a sobredispersão dos dados e uma mistura para estruturar a inflação de zeros. Para a estrutura espacial, variáveis explictivas regionais serão utilizadas e uma estrutura espacial será imposta na modelagem. O enfoque do trabalho é Bayesiano e para inferir sobre os parâmetros e a variável latente recorrerá-se aos métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov.


Abstract


This work aims to model counting data that varies spatially and is inflated from zero. The log-normal Poisson model will be used to accommodate the overdispersion of the data and a mixture to structure the inflation of zeros. For the spatial structure, regional explanatory variables will be used and a spatial structure will be imposed in the modeling. The focus of the work is Bayesian and to infer about the parameters and the latent variable Monte Carlo methods via Markov chains will be used.

Palavras-chave

MCMC, Poisson, log-normal, ZIP, mistura

Área

Modelos de Regressão

Autores

Patricia Lusie Velozo, Matheus Camelo dos Santos Araujo