MCMC Estimation Outputs for the Article Assessing the Impact of Public Policies on Vehicle Theft Incidence in Natal: A Spatial-Temporal Model Using Non-Homogeneous Poisson Processes
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Zenodo
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|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Publié: |
Zenodo
2025
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| _version_ | 1866902184350711808 |
|---|---|
| author | Castro Morales, Fidel Ernesto |
| author_facet | Castro Morales, Fidel Ernesto |
| contents | <p>Este conjunto de dados fornece as seis cadeias de saída da Cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC) geradas a partir da estimativa do modelo estatístico apresentado no artigo Avaliando o Impacto das Políticas Públicas na Incidência de Furto de Veículos em Natal: Um Modelo Espaço-Temporal Usando Processos de Poisson Não Homogêneos. Os arquivos incluem os resultados da estimação dos parâmetros obtidos por meio da inferência bayesiana.</p> <p>Essas cadeias permitem a reprodutibilidade total dos resultados relatados no artigo, incluindo a verificação da convergência de parâmetros e a avaliação do desempenho do modelo. Os pesquisadores podem usar esses resultados não apenas para replicar as descobertas, mas também para explorar extensões metodológicas, realizar análises de sensibilidade ou aplicar diagnósticos de convergência alternativos.</p> |
| format | Recurso digital |
| id | zenodo_https___doi_org_10_5281_zenodo_17011949 |
| institution | Zenodo |
| language | |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Zenodo |
| record_format | zenodo |
| spellingShingle | MCMC Estimation Outputs for the Article Assessing the Impact of Public Policies on Vehicle Theft Incidence in Natal: A Spatial-Temporal Model Using Non-Homogeneous Poisson Processes Castro Morales, Fidel Ernesto <p>Este conjunto de dados fornece as seis cadeias de saída da Cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC) geradas a partir da estimativa do modelo estatístico apresentado no artigo Avaliando o Impacto das Políticas Públicas na Incidência de Furto de Veículos em Natal: Um Modelo Espaço-Temporal Usando Processos de Poisson Não Homogêneos. Os arquivos incluem os resultados da estimação dos parâmetros obtidos por meio da inferência bayesiana.</p> <p>Essas cadeias permitem a reprodutibilidade total dos resultados relatados no artigo, incluindo a verificação da convergência de parâmetros e a avaliação do desempenho do modelo. Os pesquisadores podem usar esses resultados não apenas para replicar as descobertas, mas também para explorar extensões metodológicas, realizar análises de sensibilidade ou aplicar diagnósticos de convergência alternativos.</p> |
| title | MCMC Estimation Outputs for the Article Assessing the Impact of Public Policies on Vehicle Theft Incidence in Natal: A Spatial-Temporal Model Using Non-Homogeneous Poisson Processes |
| url | https://doi.org/10.5281/zenodo.17011949 |