Avaliação de uma medida de evidência de um ponto de mudança e sua utilização na identificação de mudanças na taxa de criminalidade em Belo Horizonte

Pesquisa Operacional

Rosangela H Loschi¹  Flávio B. Gonçalves¹  Frederico R. B. Cruz¹ 

[1] ,Universidade Federal de Minas Gerais Departamento de Estatística Belo Horizonte MG

关键词: amostrador de Gibbs;    modelo partição produto;    mudança estrutural;    observação atípica;    Gibbs sampling;    product partition model;    structural change;    atypical observation;   

DOI  :  10.1590/S0101-74382005000300008

来源: SciELO

【 摘 要 】

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.

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