Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Freitas, Matheus Feres
Data de Publicação: 2019
Outros Autores: Ferreira, Haiany Aparecida, Freitas, Daniella Feres, Sáfadi, Thelma, Lima, Kelly Pereira
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/39739
Resumo: In this work the use of socioeconomic neighborhood matrices was studied in space-time models of the autoregressive and moving averages class (STARMA). The selected data set is composed of nine time series that quantify the incidence rate of Tuberculosis observed between 2002 and 2017 in the following cities: Belo Horizonte, Betim, Contagem, Governador Valadares, Juiz de Fora, Lavras, Montes Claros, Pouso Alegre and Uberlândia. Since most cities are geographically distant, the use of socioeconomic neighborhood matrices was necessary. The matrices were obtained through two socioeconomic variables: the municipal IDH and the average annual investment in basic health. STARMA class models were adjusted considering the data set and the two neighborhood matrices obtained. The model was obtained computationally and consisted of three stages: Identification, estimation and diagnosis of the model. It was concluded that the socioeconomic neighborhood matrices in STARMA models applied to the data set chosen were appropriate since these matrices can be used in space-time series in which the places of interest are geographically distant.
id UFLA_76d4bf6e0973f494f9a915d0c52097cb
oai_identifier_str oai:localhost:1/39739
network_acronym_str UFLA
network_name_str Repositório Institucional da UFLA
repository_id_str
spelling Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicosMatriz de vizinhança socioeconômicaSTARMADados epidemiológicosTuberculoseSocioeconomic neighborhood matrixEpidemiological dataTuberculosisIn this work the use of socioeconomic neighborhood matrices was studied in space-time models of the autoregressive and moving averages class (STARMA). The selected data set is composed of nine time series that quantify the incidence rate of Tuberculosis observed between 2002 and 2017 in the following cities: Belo Horizonte, Betim, Contagem, Governador Valadares, Juiz de Fora, Lavras, Montes Claros, Pouso Alegre and Uberlândia. Since most cities are geographically distant, the use of socioeconomic neighborhood matrices was necessary. The matrices were obtained through two socioeconomic variables: the municipal IDH and the average annual investment in basic health. STARMA class models were adjusted considering the data set and the two neighborhood matrices obtained. The model was obtained computationally and consisted of three stages: Identification, estimation and diagnosis of the model. It was concluded that the socioeconomic neighborhood matrices in STARMA models applied to the data set chosen were appropriate since these matrices can be used in space-time series in which the places of interest are geographically distant.Neste trabalho estudou-se a utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos espaço temporais da classe auto regressivo e de médias móveis (STARMA). O conjunto de dados escolhido é composto por nove séries temporais que quantificam a taxa de incidência de Tuberculose, observadas entre 2002 e 2017, nas seguintes cidades mineiras: Belo Horizonte, Betim, Contagem, Governador Valadares, Juiz de Fora, Lavras, Montes Claros, Pouso Alegre e Uberlândia. Uma vez que a maior parte das cidades encontram-se geograficamente distantes, foi necessária a utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas. As matrizes foram obtidas por meio de duas variáveis socioeconômicas: o IDH municipal e o investimento anual médio na saúde básica. Foram ajustados modelos da classe STARMA considerando-se o conjunto de dados e as duas matrizes de vizinhança obtidas. A obtenção do modelo foi feita computacionalmente e consistiu de três etapas: Identificação, estimação e diagnóstico do modelo. Concluiuse que, as matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos STARMA aplicados ao conjunto de dados escolhido, foi apropriada uma vez que estas matrizes podem ser utilizadas em séries espaço-temporais nas quais os locais de interesse encontram-se geograficamente distantes.Universidade Federal de Alfenas2020-04-03T17:49:38Z2020-04-03T17:49:38Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfFREITAS, M. F.; FERREIRA, H. A.; FREITAS, D. F.; SÁFADI, T.; LIMA, K. P. Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos. Sigmae, Alfenas, v. 8, n. 2, p. 29-35, 2019.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/39739Sigmaereponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessFreitas, Matheus FeresFerreira, Haiany AparecidaFreitas, Daniella FeresSáfadi, ThelmaLima, Kelly Pereirapor2020-04-03T17:49:38Zoai:localhost:1/39739Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2020-04-03T17:49:38Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false
dc.title.none.fl_str_mv Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos
title Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos
spellingShingle Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos
Freitas, Matheus Feres
Matriz de vizinhança socioeconômica
STARMA
Dados epidemiológicos
Tuberculose
Socioeconomic neighborhood matrix
Epidemiological data
Tuberculosis
title_short Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos
title_full Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos
title_fullStr Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos
title_full_unstemmed Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos
title_sort Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos
author Freitas, Matheus Feres
author_facet Freitas, Matheus Feres
Ferreira, Haiany Aparecida
Freitas, Daniella Feres
Sáfadi, Thelma
Lima, Kelly Pereira
author_role author
author2 Ferreira, Haiany Aparecida
Freitas, Daniella Feres
Sáfadi, Thelma
Lima, Kelly Pereira
author2_role author
author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Freitas, Matheus Feres
Ferreira, Haiany Aparecida
Freitas, Daniella Feres
Sáfadi, Thelma
Lima, Kelly Pereira
dc.subject.por.fl_str_mv Matriz de vizinhança socioeconômica
STARMA
Dados epidemiológicos
Tuberculose
Socioeconomic neighborhood matrix
Epidemiological data
Tuberculosis
topic Matriz de vizinhança socioeconômica
STARMA
Dados epidemiológicos
Tuberculose
Socioeconomic neighborhood matrix
Epidemiological data
Tuberculosis
description In this work the use of socioeconomic neighborhood matrices was studied in space-time models of the autoregressive and moving averages class (STARMA). The selected data set is composed of nine time series that quantify the incidence rate of Tuberculosis observed between 2002 and 2017 in the following cities: Belo Horizonte, Betim, Contagem, Governador Valadares, Juiz de Fora, Lavras, Montes Claros, Pouso Alegre and Uberlândia. Since most cities are geographically distant, the use of socioeconomic neighborhood matrices was necessary. The matrices were obtained through two socioeconomic variables: the municipal IDH and the average annual investment in basic health. STARMA class models were adjusted considering the data set and the two neighborhood matrices obtained. The model was obtained computationally and consisted of three stages: Identification, estimation and diagnosis of the model. It was concluded that the socioeconomic neighborhood matrices in STARMA models applied to the data set chosen were appropriate since these matrices can be used in space-time series in which the places of interest are geographically distant.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019
2020-04-03T17:49:38Z
2020-04-03T17:49:38Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv FREITAS, M. F.; FERREIRA, H. A.; FREITAS, D. F.; SÁFADI, T.; LIMA, K. P. Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos. Sigmae, Alfenas, v. 8, n. 2, p. 29-35, 2019.
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/39739
identifier_str_mv FREITAS, M. F.; FERREIRA, H. A.; FREITAS, D. F.; SÁFADI, T.; LIMA, K. P. Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos. Sigmae, Alfenas, v. 8, n. 2, p. 29-35, 2019.
url http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/39739
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Alfenas
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Alfenas
dc.source.none.fl_str_mv Sigmae
reponame:Repositório Institucional da UFLA
instname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron:UFLA
instname_str Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron_str UFLA
institution UFLA
reponame_str Repositório Institucional da UFLA
collection Repositório Institucional da UFLA
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)
repository.mail.fl_str_mv nivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.br
_version_ 1815439089067884544