Variáveis influentes na morte dos recém-nascidos de muito baixo peso e criação de um package em R

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Moleiro, Daniela Fernandes
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/26260
Resumo: Conhecer as variáveis que mais influenciam a morte de um recém-nascido de muito baixo peso é essencial para que um profissional de saúde, quando deparado com tal situação, consiga tomar decisões mais fiáveis. Com esse propósito, foi aplicado um Modelo de Regressão Logística Múltipla aos dados fornecidos pela Sociedade Portuguesa de Neonatologia. O processo necessário para tal inicia-se com uma análise minuciosa à base de dados, de modo a ter perceção da vasta informação que os dados transmitem. Após a implementação de diferentes metodologias estatísticas foram propostos vários modelos, todos de elevada fiabilidade. A segunda parte deste trabalho incide na criação de um package em R, com o intuito de auxiliar os profissionais de saúde na área de Data Science. A criação deste package em R torna este processo muito mais rápido e acessível
id RCAP_bfe50b3e1d3788cca1870616b352ac8e
oai_identifier_str oai:ria.ua.pt:10773/26260
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Variáveis influentes na morte dos recém-nascidos de muito baixo peso e criação de um package em ROutliersPackageRR MarkdownRecém-nascidosRegressão logística múltiplaSeleção de variáveisValores omissosConhecer as variáveis que mais influenciam a morte de um recém-nascido de muito baixo peso é essencial para que um profissional de saúde, quando deparado com tal situação, consiga tomar decisões mais fiáveis. Com esse propósito, foi aplicado um Modelo de Regressão Logística Múltipla aos dados fornecidos pela Sociedade Portuguesa de Neonatologia. O processo necessário para tal inicia-se com uma análise minuciosa à base de dados, de modo a ter perceção da vasta informação que os dados transmitem. Após a implementação de diferentes metodologias estatísticas foram propostos vários modelos, todos de elevada fiabilidade. A segunda parte deste trabalho incide na criação de um package em R, com o intuito de auxiliar os profissionais de saúde na área de Data Science. A criação deste package em R torna este processo muito mais rápido e acessívelKnowing the variables that have more influence in the death of a newborn of very low weight is essential for a health professional, when faced with such a situation, to make more reliable decisions. For this purpose, we applied a multiple logistic regression model to the data provided by Portuguese Society of Neonatology. The necessary process begins with a thorough analysis of the data base, in order to have a perception of the extensive information contained by the data. After the implementation of different statistical methodologies, several models were proposed, all of them with high reliability. The second part of this work focuses on creating a package in R, in order to assist health professionals in the Data Science area. The creation of this package in R makes this process much faster and accessible2019-06-27T10:10:09Z2018-12-21T00:00:00Z2018-12-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10773/26260porMoleiro, Daniela Fernandesinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-02-22T11:50:52Zoai:ria.ua.pt:10773/26260Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T02:59:18.281663Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Variáveis influentes na morte dos recém-nascidos de muito baixo peso e criação de um package em R
title Variáveis influentes na morte dos recém-nascidos de muito baixo peso e criação de um package em R
spellingShingle Variáveis influentes na morte dos recém-nascidos de muito baixo peso e criação de um package em R
Moleiro, Daniela Fernandes
Outliers
Package
R
R Markdown
Recém-nascidos
Regressão logística múltipla
Seleção de variáveis
Valores omissos
title_short Variáveis influentes na morte dos recém-nascidos de muito baixo peso e criação de um package em R
title_full Variáveis influentes na morte dos recém-nascidos de muito baixo peso e criação de um package em R
title_fullStr Variáveis influentes na morte dos recém-nascidos de muito baixo peso e criação de um package em R
title_full_unstemmed Variáveis influentes na morte dos recém-nascidos de muito baixo peso e criação de um package em R
title_sort Variáveis influentes na morte dos recém-nascidos de muito baixo peso e criação de um package em R
author Moleiro, Daniela Fernandes
author_facet Moleiro, Daniela Fernandes
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Moleiro, Daniela Fernandes
dc.subject.por.fl_str_mv Outliers
Package
R
R Markdown
Recém-nascidos
Regressão logística múltipla
Seleção de variáveis
Valores omissos
topic Outliers
Package
R
R Markdown
Recém-nascidos
Regressão logística múltipla
Seleção de variáveis
Valores omissos
description Conhecer as variáveis que mais influenciam a morte de um recém-nascido de muito baixo peso é essencial para que um profissional de saúde, quando deparado com tal situação, consiga tomar decisões mais fiáveis. Com esse propósito, foi aplicado um Modelo de Regressão Logística Múltipla aos dados fornecidos pela Sociedade Portuguesa de Neonatologia. O processo necessário para tal inicia-se com uma análise minuciosa à base de dados, de modo a ter perceção da vasta informação que os dados transmitem. Após a implementação de diferentes metodologias estatísticas foram propostos vários modelos, todos de elevada fiabilidade. A segunda parte deste trabalho incide na criação de um package em R, com o intuito de auxiliar os profissionais de saúde na área de Data Science. A criação deste package em R torna este processo muito mais rápido e acessível
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-12-21T00:00:00Z
2018-12-21
2019-06-27T10:10:09Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10773/26260
url http://hdl.handle.net/10773/26260
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799137647315124224