Modelos espaço-temporais para dados de contagem

Abstract

Este trabalho discute o estudo de fenômenos com dependência espaço-temporal que podem ser descritos por meio de dados de contagem. A pesquisa busca avaliar a capacidade de uma metodologia espaço-temporal, baseada na distribuição de Poisson, na modelagem desse tipo de fenômeno. O modelo aqui analisado baseia-se no modelo espacial proposto por Leroux, Lei e Breslow (2000), enquanto a dependência temporal ́e considerada por meio de um caso particular de modelos lineares dinâmicos generalizados, o polinomial de primeira ordem. Toda a inferência utilizada neste trabalho baseia-se na teoria de inferência Bayesiana e na utilização do método de amostragem de Monte Carlo Hamiltoniano, por meio do software Stan. A avaliação do modelo proposto foi realizada por meio de um estudo de simulação, em que se considerou cinco diferentes cenários variando-se as condições de dependência espacial e temporal, assim como a variabilidade dos dados. Os resultados deste processo simulado revelaram um desempenho satisfatório do modelo no que diz respeito à estimação dos parâmetros de interesse em todos os cenários contemplados.