Publicação

Modelo de egressão de Poisson Generalizado: análise de dados de contagem com sobredispersão e subdispersão

Detalhes bibliográficos
Resumo:	A distribuição de Poisson é uma referência para os modelos de regressão para dados de contagem. No entanto, a restrição de equidispersão, isto é, o valor esperado e a variância condicionais são iguais, não representa com precisão os dados reais. De facto, existem muitas situações, onde os dados de contagem apresentam sobredispersão ou subdispersão e na modelação deste tipo de dados, a aplicação do modelo de regressão de Poisson revela-se inadequada, uma vez que pode originar a subestimação da variância dos parâmetros. Alguns autores têm desenvolvido novos modelos de regressão para ultrapassar o problema de sobredispersão ou subdispersão. Um desses modelos é o modelo de regressão de Poisson Generalizado, proposto por Consul e Famoye (1992) para ajustar dados de contagem que apresentam sobredispersão ou subdispersão, e que será apresentado neste trabalho. Neste trabalho, o modelo de regressão de Poisson, o modelo de regressão Binomial Negativa e o modelo de regressão de Poisson Generalizado são ajustados a dois conjuntos de dados. O primeiro conjunto de dados, que apresenta subdispersão, pretende estudar número de ofertas públicas de aquisição de empresas, após a oferta inicial recebida, durante o período de 1978-1985. O segundo conjunto de dados, que apresenta sobredispersão, tem como o objetivo estudar o número de relatórios com avaliação negativa, de uma conta de crédito, de clientes que solicitaram um cartão de crédito. Os resultados obtidos mostram que o modelo de regressão de Poisson Generalizado apresenta melhor ajustamento, quando comparado com o modelo de regressão de Poisson e o modelo de regressão Binomial Negativa.
Autores principais:	Paulo, Domingos Gonçalves
Assunto:	Sobredispersão Subdispersão Modelo de regressão de Poisson Modelo de regressão binomial negativa Modelo de regressão de Poisson Generalizado Overdispersion Underdispersion Poissom regression Negative binomial regression Generalized Poisson regression
Ano:	2019
País:	Portugal
Tipo de documento:	dissertação de mestrado
Tipo de acesso:	acesso aberto
Instituição associada:	Universidade do Minho
Idioma:	português
Origem:	RepositóriUM - Universidade do Minho

Descrição
Resumo:	A distribuição de Poisson é uma referência para os modelos de regressão para dados de contagem. No entanto, a restrição de equidispersão, isto é, o valor esperado e a variância condicionais são iguais, não representa com precisão os dados reais. De facto, existem muitas situações, onde os dados de contagem apresentam sobredispersão ou subdispersão e na modelação deste tipo de dados, a aplicação do modelo de regressão de Poisson revela-se inadequada, uma vez que pode originar a subestimação da variância dos parâmetros. Alguns autores têm desenvolvido novos modelos de regressão para ultrapassar o problema de sobredispersão ou subdispersão. Um desses modelos é o modelo de regressão de Poisson Generalizado, proposto por Consul e Famoye (1992) para ajustar dados de contagem que apresentam sobredispersão ou subdispersão, e que será apresentado neste trabalho. Neste trabalho, o modelo de regressão de Poisson, o modelo de regressão Binomial Negativa e o modelo de regressão de Poisson Generalizado são ajustados a dois conjuntos de dados. O primeiro conjunto de dados, que apresenta subdispersão, pretende estudar número de ofertas públicas de aquisição de empresas, após a oferta inicial recebida, durante o período de 1978-1985. O segundo conjunto de dados, que apresenta sobredispersão, tem como o objetivo estudar o número de relatórios com avaliação negativa, de uma conta de crédito, de clientes que solicitaram um cartão de crédito. Os resultados obtidos mostram que o modelo de regressão de Poisson Generalizado apresenta melhor ajustamento, quando comparado com o modelo de regressão de Poisson e o modelo de regressão Binomial Negativa.