Matrizes socioeconômicas no ajuste de modelos STARMA aplicados a dados epidemiológicos
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33636 |
Resumo: | In this work the use of socioeconomic neighborhood matrices was studied in time-space models of autorregressive and moving averages (STARMA) class. 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. The model was obtained computationally and consisted of three stages: Identification, estimation and diagnosis of the model. It was concluded that, contrary to the imagined, it is possible to observe the existence of space-time autocorrelation in the incidence rate of tuberculosis, even in cities that are geographically distant. The distance between the areas observed in this work has made the socio-economic neighborhood matrices become the most appropriate option in the adjustment of STARMA models to the data used in this work. |
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Matrizes socioeconômicas no ajuste de modelos STARMA aplicados a dados epidemiológicosSocioeconomic matrices in adjustment of STARMA models applied to epidemiological dataMatriz de vizinhança socioeconômicaIncidência de tuberculoseStarmaSocioeconomic neighborhood matrixTuberculosisIncidence of tuberculosisEstatísticaIn this work the use of socioeconomic neighborhood matrices was studied in time-space models of autorregressive and moving averages (STARMA) class. 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. The model was obtained computationally and consisted of three stages: Identification, estimation and diagnosis of the model. It was concluded that, contrary to the imagined, it is possible to observe the existence of space-time autocorrelation in the incidence rate of tuberculosis, even in cities that are geographically distant. The distance between the areas observed in this work has made the socio-economic neighborhood matrices become the most appropriate option in the adjustment of STARMA models to the data used in this work.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)Neste trabalho estudou-se a utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos espaço temporais da classe autorregressivo 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 encontra m-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. A obtenção do modelo foi feita computacionalmente e consistiu de três etapas: Identificação, estimação e diagnósti co do modelo. Concluiu- se que, ao contrário do imaginado, é possível observar a existência de autocorrelação espaço-temporal na taxa de incidência de tuberculose, mesmo em cidades que se encontram geograficamente distantes. A distância entre as áreas observadas neste trabalho, fez com que as matrizes de vizinhança socioeconômicas se tornem a opção mais apropriada no ajuste de modelos STARMA para o conjunto de dados utilizado nesse trabalho.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de EstatísticaSáfadi, ThelmaSáfadi, ThelmaLima, Renato Ribeiro deQuimarães, Paulo Henrique SalesSilva, Alessandra Querino daFreitas, Matheus Feres2019-04-22T17:54:34Z2019-04-22T17:54:34Z2019-04-222019-02-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfFREITAS, M. F. et al. Matrizes socioeconômicas no ajuste de modelos STARMA aplicados a dados epidemiológicos. 2019. 82 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33636porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-05-11T16:42:23Zoai:localhost:1/33636Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-05-11T16:42:23Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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In this work the use of socioeconomic neighborhood matrices was studied in time-space models of autorregressive and moving averages (STARMA) class. 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. The model was obtained computationally and consisted of three stages: Identification, estimation and diagnosis of the model. It was concluded that, contrary to the imagined, it is possible to observe the existence of space-time autocorrelation in the incidence rate of tuberculosis, even in cities that are geographically distant. The distance between the areas observed in this work has made the socio-economic neighborhood matrices become the most appropriate option in the adjustment of STARMA models to the data used in this work. |
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