ANÁLISE PREDITIVA EM POPULAÇÕES FINITAS

Resumo: Este trabalho incide sobre a análise preditiva em populações finitas sob a forma de intervalos de predição. Percorrem-se diversos métodos de predição usando metodologia clássica e bayesiana. Faz-se uma aplicação na área do seguro automóvel, com recurso aos modelos bayesianos hierárquicos. Ao recorrer à metodologia bayesiana aumentou-se a complexidade ao nível de cálculo, a qual foi ultrapassada com recurso ao método de amostragem Gibbs. Neste ponto introduziu-se a reamostragem bootstrap combinada com a amostragem Gibbs com o objectivo de melhorar a performance dos intervalos de predição verificando-se, no entanto, que o aumento de esforço computacional não era justificado. Em termos de resultados a metodologia bayesiana foi a que, de um modo geral, teve um melhor desempenho ao nível da cobertura dos intervalos de predição obtidos.