[en] GAMMA-GAMMA STATE SPACE MODELS: APPLICATION OF THE RAINFALL SERIES

KATIA LORENA SAEZ CARRILLO

[pt] MODELOS DE ESPAÇO DE ESTADOS GAMA-GAMA: APLICAÇÃO A UMA SÉRIE DE CHUVA

dc.contributor	REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor	REINALDO CASTRO SOUZA
dc.creator	KATIA LORENA SAEZ CARRILLO
dc.date	2003-10-17
dc.date.accessioned	2022-09-21T21:41:59Z
dc.date.available	2022-09-21T21:41:59Z
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4014@1
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4014@2
dc.identifier	http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4014
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12032/42257
dc.description	[pt] Esta tese apresenta o estudo de um modelo de espaço de estados para dados positivos, onde o processo observado é condicionalmente independente, dado um processo latente Gama Markov. O processo observado condicionado ao processo latente tem distribuição Gama. O modelo possibilita a inclusão de covariáveis,tanto através do processo latente, como do processo observado.O modelo obtido é log-linear e a estimação dos parâmetros de regressão é feita através de funções de estimação de Kalman. Os parâmetros de dispersão são estimados via estimadores de Pearson ajustados. São desenvolvidos alguns estudos de simulação e uma aplicação aos dados da série de chuva de Fortaleza, Ceará, onde são incorporados fatos estilizados da série (tendência, sazonalidade ou ciclos), bem como o efeito de variáveis explicativas (temperatura do nível do mar, pressão atmosférica, manchas solares).
dc.description	[en] This thesis presents a study of a state space model for positive data where the observed process is conditionally independent given a latent process gamma Markov process. The observed process conditioned to the latent process has gamma distribution. The model facilitates the inclusion of as many covariates through the latent process as of the observed process.The obtained model is log-linear and the estimate of the regression parameters is made through Kalman estimating functions. The dispersion parameters are obtained via the adjusted Pearson estimation. Some simulation studies and an application are developed to the data of the series of rainfall of Fortaleza, Ceará, where they are incorporate stylized facts of the series (tendency, sazonalidade or cycles) are include as well as the effect of explanatory variables (temperature of the level of the sea, pressure, sunspots).
dc.language	pt
dc.publisher	MAXWELL
dc.subject	[pt] MODELOS GAMA-GAMA
dc.subject	[pt] FUNCAO DE ESTIMACAO DE KALMAN
dc.subject	[pt] MODELOS DE ESPACO DE ESTADOS
dc.subject	[en] GAMMA-GAMMA MODELS
dc.subject	[en] KALMAN ESTIMATING FUNCTIONS
dc.subject	[en] STATE SPACE MODELS
dc.title	[en] GAMMA-GAMMA STATE SPACE MODELS: APPLICATION OF THE RAINFALL SERIES
dc.title	[pt] MODELOS DE ESPAÇO DE ESTADOS GAMA-GAMA: APLICAÇÃO A UMA SÉRIE DE CHUVA
dc.type	TEXTO

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