| Revista: | Pesquisa operacional |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000313105 |
| ISSN: | 0101-7438 |
| Autores: | Loschi, Rosangela H1 Goncalves, Flavio B Cruz, Frederico R.B |
| Instituciones: | 1Universidade Federal de Minas Gerais, Departamento de Estatistica, Belo Horizonte, Minas Gerais. Brasil |
| Año: | 2005 |
| Periodo: | Sep-Dic |
| Volumen: | 25 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 449-463 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | The posterior probability of each instant being a change point was proposed by Loschi & Cruz (2005) as a measure of evidence that a change occurred in that instant. In this paper, the efficiency of such a measure is evaluated and it is compared with the measure proposed by Hartigan (1990). Poisson data sequences, with and without changes, are considered. The method is evaluated in the presence of both structural changes and atypical observations. The proposed method over performs Hartigan's proposal. A series of violent crimes data from Belo Horizonte is analyzed by the proposed method. It was observed that the rate of violent crimes changes frequently throughout the time |
| Resumen en portugués | A probabilidade a posteriori de um instante ser um ponto de mudança foi proposta por Loschi & Cruz (2005) como uma medida de evidência de que o comportamento de uma seqüência de dados mude em tal instante. A proposta deste trabalho é avaliar a eficiência desta medida na identificação de mudanças na taxa da distribuição Poisson, em dados seqüencialmente observados e compará-la com a medida proposta por Hartigan (1990), isto é, com a probabilidade a posteriori da partição aleatória formada pelos pontos de mudança. Cenários ou seqüências de dados com e sem pontos de mudanças são considerados. Em cenários sem pontos de mudanças, assumem-se taxas pequenas e grandes para avaliar a eficiência da medida proposta na presença de pouca e muita variabilidade. Em cenários com pontos de mudanças, consideram-se tanto mudanças estruturais quanto observações atípicas. Conclui-se que, em geral, a medida proposta teve melhor desempenho para identificar pontos de mudança. Uma análise para dados de criminalidade da cidade de Belo Horizonte também é feita utilizando-se o modelo proposto e observou-se que esta taxa muda freqüentemente ao longo do tempo |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Estadística, Muestreador de Gibbs, Modelos de partición del producto, Cambio estructural, Observación atípica, Belo Horizonte, Brasil |
| Keyword: | Mathematics, Applied mathematics, Statistics, Gibbs sampling, Product partition models, Structural change, Atypical observation, Belo Horizonte, Brazil |
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