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Modelling irregularly spaced time series under preferential sampling

Título
Modelling irregularly spaced time series under preferential sampling
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2020
Autores
Monteiro, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Menezes, R
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Revista
Vol. 18 5
Páginas: 661-672
ISSN: 1645-6726
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-00S-XHV
Abstract (EN): Irregularly spaced time series are commonly encountered in the analysis of time series. A particular case is that in which the collection procedure over time depends also on the observed values. In such situations, there is stochastic dependence between the process being modeled and the times at which the observations are made. Ignoring this dependence can lead to biased estimates and misleading inferences. In this paper, we introduce the concept of preferential sampling in the temporal dimension and we propose a model to make inference and prediction. The methodology is illustrated using artificial data as well a real data set.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Documentos
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