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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Costa, Patrícia Lusié Velozo da | - |
Autor(es): dc.contributor | Pinto Junior, Jony Arrais | - |
Autor(es): dc.contributor | Silva, Alexandre Sousa da | - |
Autor(es): dc.creator | Araujo, Matheus Camelo dos Santos | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:39:27Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:39:27Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-05-07 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-05-07 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/13571 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/754787 | - |
Descrição: dc.description | Fenômenos das mais diversas áreas estão sendo cada vez mais influenciados pelo espaço onde ocorrem. Somadas às demais análises, a análise espacial vem tornando a modelagem desses eventos mais requintada. Diante dos principais tipos de dados em estatística espacial, esse trabalho visa a modelagem de variáveis aleatórias, com foco em dados de área, averiguando modelos adequados e ajustando-os via dados simulados. Como aplicação, serão utilizados dados referentes a hanseníase, doença crônica e infecciosa que apresenta altas taxas de ocorrências no Brasil, principalmente nas regiões Norte do país. Acredita-se que, além de fatores socioeconômicos e ambientais, as taxas da doença também são influenciadas segundo suas localizações geográficas, justificando a utilização da modelagem espacial nesse trabalho. Quando o interesse na modelagem é, por exemplo, relacionar as respostas de uma variável com seus vizinhos, os modelos CAR e SAR são os mais usados. Algumas restrições são necessárias e uma delas é a especificação adequada da matriz de vizinhança, que é responsável pela ponderação dos efeitos da vizinhança. Assumindo dados simulados, os modelos foram bem ajustados com uma análise de sensibilidade satisfatória, assumindo diferentes distribuições a priori para os parâmetros que foram estimados. Inicialmente e de forma exploratória, para verificar uma possível associação espacial dos dados em uma determinada região, os índices de Moran e Geary foram utilizados. Assim como no mapa coroplético, os resultados dos índices apresentaram um indicativo preliminar de que a hanseníase está correlacionada espacialmente. Considerando os dados de hanseníase em 2010, viu-se que as taxas de detecção em menores de 15 anos apresentaram uma alta variabilidade sendo necessária uma transformação dos dados. Mesmo com a transformação, foi visto que, considerando dados contínuos, os modelos propostos não de adequaram corretamente devido à inflação de zeros. Apesar disso, o ajuste de ambos os modelos apresentou que o IDHM é uma covariável significativa e que há uma relação entre o parâmetro de autocorrelação espacial com os índices de Moran e Geary | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Taxas de hanseníase | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estatística espacial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Dados de área | - |
Palavras-chave: dc.subject | CAR | - |
Palavras-chave: dc.subject | SAR | - |
Palavras-chave: dc.subject | MCMC | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inferência bayesiana | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estatística de saúde | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teoria bayesiana de decisão estatística | - |
Título: dc.title | Modelos para dados de área sob a abordagem bayesiana | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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