Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/4984
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 | 2015-10-29T22:10:21Z | - |
dc.date.available | 2015-10-29T22:10:21Z | - |
dc.date.issued | 2015-01 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/4984 | - |
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 | Discussion Paper 102 : 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 | Discussion Paper | pt_BR |
dc.rights.holder | Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) | pt_BR |
dc.source.urlsource | http://www.ipea.gov.br | pt_BR |
dc.location.country | BR | pt_BR |
dc.description.physical | 28 p. : il. | pt_BR |
dc.rights.license | Reproduction of this text and the data it contains is allowed as long as the source is cited. Reproductions for commercial purposes are prohibited. | 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 |
dc.relation.references | http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/1981 | pt_BR |
ipea.description.objective | Estimar modelo de regressão com parâmetros variando no espaço. | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | Série monográfica: Texto para Discussão ; 809 | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | Possui referências bibliográficas | pt_BR |
ipea.description.additionalinformation | Série: Originally published by Ipea in July 2001 as number 809 of the series Texto para Discussão. | 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 pri- ors thus enabling incorporation of neighboring structures and easy sampling schemes. Different sampling schemes are available and may be used in an MCMC algorithm. These schemes are compared in terms of chain autocor- relation 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 | |
---|---|---|---|---|
DiscussionPaper_102.pdf | 784.15 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.