Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/1981
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Gamerman, Dani | - |
dc.contributor.author | Moreira, Ajax Reynaldo Bello | - |
dc.contributor.author | Rue, Havard | - |
dc.date.accessioned | 2013-10-21T18:15:11Z | - |
dc.date.available | 2013-10-21T18:15:11Z | - |
dc.date.issued | 2001-07 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/1981 | - |
dc.description.abstract | Os modelos de regressão com parâmetros variando no espaço são uma generalização dos modelos lineares em que é permitido aos coeficientes da regressão mudarem ao longo do espaço. A estrutura espacial é especificada por uma extensão multivariada de uma distribuição a priori que considera as diferenças entre os coeficientes de regiões vizinhas. Isso permite a incorporação da informação da vizinhança espacial. Para estimar o modelo utilizamos a abordagem bayesiana e o algoritmo do MCMC considerando diferentes esquemas de amostragem. Esses esquemas foram comparados em termos da autocorrelação da cadeia de Markov, e em termos dos resultados obtidos. Foram discutidas diferentes especificações a priori que admitem estruturas espaciais semelhantes. Os resultados são ilustrados com dados simulados e com um conjunto real de informações. | pt_BR |
dc.language.iso | en-US | pt_BR |
dc.publisher | Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) | pt_BR |
dc.title | Space-varying regression models: specifications and simulation | pt_BR |
dc.title.alternative | Texto para Discussão (TD) 809: Space-varying regression models: specifications and simulation | pt_BR |
dc.title.alternative | Modelos de regressão com parâmetros variando no espaço: especificações e simulação | pt_BR |
dc.type | Texto para Discussão (TD) | pt_BR |
dc.rights.holder | Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) | pt_BR |
dc.source.urlsource | www.ipea.gov.br | pt_BR |
dc.location.country | BR | pt_BR |
dc.description.physical | 28 p. : il. | pt_BR |
dc.rights.license | É permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas. | pt_BR |
dc.subject.keyword | Modelo de regressão com parâmetros variando no espaço | pt_BR |
dc.subject.keyword | Modelos lineares | pt_BR |
dc.subject.keyword | Coeficiente de regressão | pt_BR |
dc.subject.keyword | Estruturas espaciais semelhantes | pt_BR |
ipea.description.objective | Estimar modelo de regressão com parâmetros variando no espaço. | pt_BR |
ipea.description.methodology | Abordagem bayesiana; algoritmo do MCMC, considerando diferentes esquemas de amostragem; autocorrelação da cadeia de Markov. | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | Série monográfica: Texto para Discussão ; 809 | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | Referências bibliográficas: possui referências bibliográficas | pt_BR |
ipea.access.type | Acesso Aberto | pt_BR |
ipea.rights.type | Licença Comum | pt_BR |
ipea.englishdescription.abstract | Space-varying regression models are generalizations of standard linear models where the regression coefficients are allowed to change in space. The spatial structure is specified by a multivariate extension of pairwise difference priors thus enabling incorporation of neighboring structures and easy sampling schemes. Different sampling schemes are avaiable and may be used in an MCMC algorithm. These schemes are compared in terms of chain autocorrelation and resulting inference. We also discuss different prior specifications that accommodate the spatial structure. Results are illustrated with simulated data and applied to a real dataset. | pt_BR |
ipea.researchfields | N/A | pt_BR |
ipea.classification | Ciência. Pesquisa. Metodologia. Análise Estatística | pt_BR |
Appears in Collections: | Ciência. Pesquisa. Metodologia. Análise Estatística: Livros |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TD_809.pdf | 628.46 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.