12.20 GLARMA
(Dunsmuir and Scott 2015) apresentam o pacote glarma (Generalized Linear AutoRegressive Moving Average), que traz funções “para estimativa, teste, verificação de diagnóstico e previsão de modelos de média móvel autorregressiva linear generalizada (GLARMA) para séries temporais de valores discretos com variáveis de regressão”, sendo “uma classe de modelos de espaço de estado não lineares não gaussianos”. Ainda segundo a documentação, “[o] vetor de estado consiste em um componente de regressão linear mais um componente orientado por observação que consiste em um filtro de média móvel autorregressiva (ARMA) de resíduos preditivos anteriores”. Atualmente conta com as distribuições Poisson, binomial negativa e binomial para modelar a série da variável resposta, e “[t]rês opções (Pearson, tipo pontuação e não escalonada) para os resíduos no componente”. “Os testes de razão de verossimilhança e Wald para o componente orientado por observação permitem testar a dependência serial em configurações de modelo linear generalizado”, incluindo ainda “[d]iagnósticos gráficos, incluindo ajustes de modelo, funções de autocorrelação e resíduos de transformação integral de probabilidade”.
Exercício 12.41 Veja