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TD 0809 - Space-varying Regression Models: Specifications and Simulation

Dani Gamerman, Ajax R. B. Moreira e Havard Rue / Rio de Janeiro, julho de 2001

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.

 

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