Generalized autoregressive and moving average models: control charts, multicollinearity, and a new modified model (2017)
- Authors:
- Autor USP: ALBARRACIN, ORLANDO YESID ESPARZA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- DOI: 10.11606/T.45.2017.tde-21112017-184544
- Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
- Keywords: Control charts; CUSUM; EWMA; GARMA; Gráficos de controle; Multicolinearidade; Multicollinearity; Surveillance
- Language: Inglês
- Abstract: Recentemente, no campo da saúde, gráficos de controle têm sido propostos para monitorar a morbidade ou a mortalidade decorrentes de doenças. Este trabalho está composto por três artigos. Nos dois primeiros artigos, gráficos de controle CUSUM e EWMA foram propostos para monitorar séries temporais de contagens com efeitos sazonais e de tendência usando os modelos Generalized autoregressive and moving average models (GARMA), em vez dos modelos lineares generalizados (GLM), como usualmente são utilizados na prática. Diferentes estatísticas baseadas em transformações, para variávies que seguem uma distribuição Binomial Negativa, foram usadas nestes gráficos de controle. No segundo artigo foram propostas duas novas estatísticas baseadas na razão da função de log-verossimilhança. Diferentes cenários que descrevem perfis de doenças foram considerados para avaliar o efeito da omissão da correlação serial nesses gráficos de controle. Este impacto foi medido em termos do Average Run Lenght (ARL). Notou-se que a negligência da correlação serial induz um aumento de falsos alarmes. Em geral, todas as estatísticas monitoradas apresentaram menores valores de ARL_0 para maiores valores de autocorrelação. No entanto, nenhuma estatística entre as consideradas mostrou ser mais robusta, no sentido de produzir o menor aumento de falsos alarmes nos cenários considerados. No último artigo, foram estudados os modelos GARMA (p, q) com p e q simultaneamente diferentes de zero, uma vez que duascaracterísticas foram observadas na prática. A primeira é a presença de multicolinearidade, que induz à não-convergência do método de máxima verossimilhança usando mínimos quadrados ponderados reiterados. A segunda é a inclusão dos mesmos termos defasados nos componentes autorregressivos e de médias móveis. Um modelo modificado, GARMA-M, foi apresentado para lidar com a multicolinearidade e melhorar a interpretação dos parâmetros. Em sentido geral, estudos de simulação mostraram que o modelo modificado fornece estimativas mais próximas dos parâmetros e intervalos de confiança com uma cobertura percentual maior do que a obtida nos modelos GARMA. No entanto, algumas restrições no espaço paramétrico são impostas para garantir a estacionariedade do processo. Por último, uma análise de dados reais ilustra o ajuste do modelo GARMA-M para o número de internações diárias de idosos devido a doenças respiratórias de outubro de 2012 a abril de 2015 na cidade de São Paulo, Brasil
- Imprenta:
- Data da defesa: 24.10.2017
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
ESPARZA ALBARRACIN, Orlando Yesid. Generalized autoregressive and moving average models: control charts, multicollinearity, and a new modified model. 2017. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21112017-184544/. Acesso em: 10 abr. 2026. -
APA
Esparza Albarracin, O. Y. (2017). Generalized autoregressive and moving average models: control charts, multicollinearity, and a new modified model (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21112017-184544/ -
NLM
Esparza Albarracin OY. Generalized autoregressive and moving average models: control charts, multicollinearity, and a new modified model [Internet]. 2017 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21112017-184544/ -
Vancouver
Esparza Albarracin OY. Generalized autoregressive and moving average models: control charts, multicollinearity, and a new modified model [Internet]. 2017 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21112017-184544/ - Monitoramento de series de contagem por meio de gráficos de controle
- Effect of neglecting autocorrelation in regression EWMA charts for monitoring count time series
- Generalized autoregressive and moving average models: multicollinearity, interpretation and a new modified model
- CUSUM control charts to monitor series of Negative Binomial count data
- CUSUM chart to monitor autocorrelated counts using negative binomial GARMA model
- Relatório de análise estatística sobre o projeto "Avaliação da geração de energia elétrica no Brasil em função da disponibilidade conjunta de recursos hídricos e eólicos"
- Relatório de análise estatística sobre o projeto “Dinâmica hidroclimática e o fenômeno ENOS na bacia hidrográfica do Rio Piquiri-PR”
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