Análise espacial de dados de contagem por meio de um modelo autorregressivo condicional

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorPinto Junior, Jony Arrais-
Autor(es): dc.contributorVelarde, Luis Guillermo Coca-
Autor(es): dc.contributorSassi, Gilberto Pereira-
Autor(es): dc.creatorMôsca, Andrine Mendonça-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:19:31Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:19:31Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-02-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-02-
Data de envio: dc.date.issued2017-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/14850-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/768297-
Descrição: dc.descriptionCom a crescente coleta de dados georreferenciados vivenciada nas últimas décadas, surge a necessidade da utilização de informação da localização geográfica na modelagem dos mais diversos fenômenos científicos, principalmente quando o fenômeno de interesse é estudado em uma região com uma grande heterogeneidade espacial. O foco deste trabalho é no ramo da Estatística Espacial conhecido como Dados de Área. Desta forma, foi analisado um banco de dados contendo o número de óbitos por álcool nas Unidades Federais do Brasil, considerando como variáveis regressoras o sexo do indivíduo e a faixa etária em que está incluso (se possui menos de 30 anos de idade ou se possui 30 anos ou mais de idade). Para isto, foram comparados três modelos segundo o critério DIC, para decidir qual se ajusta melhor a estes dados. O modelo 1 não assume dependência espacial estre as regiões; já o modelo 2, assume dependência espacial por meio de uma priori CAR (Besag et a l., 199 1 [6]); e, por fim, o modelo 3, que assume tanto independência, quanto dependência espacial (esta última também por meio de uma priori CAR). O terceiro modelo foi dividido em três versões (3*, 3** e 3***), devido a resultados não muito satisfatórios obtidos no ajuste do mesmo. Em relação aos resultados, os parâmetros α1 e α2, associados, respectivamente, ao sexo e faixa etária, apresentam estimativas pontuais positivas, o que mostra que, de acordo com este estudo, o fato do indivíduo ser do sexo masculino e ter 30 anos ou mais de idade, aumenta o número de óbitos por ingestão de bebidas alcóolicas. Além disso, concluiu-se que os modelo 3* e 3** apresentam menor variabilidade dos efeitos espaciais u e b. Segundo o critério DIC, o modelo 3**, que possui os dois tipos de efeitos aleatórios (com dependência espacial e com independência), e que considera fixa a precisão dos efeitos que assumem dependência espacial (com priori CAR), é o melhor para ajustar os da dos. Neste projeto utilizou-se uma abordagem completamente Bayesiana. Toda a metodologia foi implementada no software livre R e OpenBUGS-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística espacial-
Palavras-chave: dc.subjectInferência bayesiana-
Palavras-chave: dc.subjectDados de área-
Palavras-chave: dc.subjectModelo car-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística de saúde-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise espacial-
Palavras-chave: dc.subjectInferência bayesiana-
Palavras-chave: dc.subjectAlcoolismo-
Palavras-chave: dc.subjectMortalidade-
Título: dc.titleAnálise espacial de dados de contagem por meio de um modelo autorregressivo condicional-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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