Modelagem para Dados Longitudinais de Contagem
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12291 |
Resumo: | A modelagem para dados de contagem é bastante utilizada em diversas áreas do conhecimento, como nas ciências biológicas, educação e saúde pública. O modelo comumente utilizado para analisar dados de contagem é o modelo Poisson. Contudo, quando os dados apresentam superdispersão o modelo Poisson não é mais indicado. Existem extensões do modelo Poisson que podem ser usados nesta situação, como o modelo Poisson in acionado de zeros (ZIP, em inglês). Porém, neste trabalho, é considerado o modelo Binomial Negativo, que é adequado para esta situação, além de ser um modelo simples e bastante conhecido. Uma suposição do modelo de regressão tradicional é a independência entre as observações. Contudo, quando as unidades amostrais são medidas repetidamente ao longo do tempo, os estudos longitudinais permite a veri cação das taxas de mudança que ocorrem ao longo do tempo e os fatores que podem motivar tal variação. Estes estudos são de particular interesse quando o objetivo é avaliar variações globais ou individuais da resposta ao longo do tempo. Este tipo de estudo considera a correlação entre as respostas dentro das unidades amostrais e a ordenação cronológica das respostas. Duas abordagens de regressão comumente utilizadas para analisar dados longitudinais são os modelos condicionais e os marginais. O modelo condicional assume a existência de efeitos aleatórios que descrevem o comportamento de um indivíduo especí co, sendo este modelo também chamado de multinível. No modelo marginal a variável resposta é modelada independentemente da correlação existente entre as medidas de cada unidade amostral (denotada por correlação intra-indivíduo), modelando a expectativa marginal como uma função das variáveis explicativas. Neste trabalho as duas abordagens foram aplicadas à análise de dados de contagem longitudinais. Estudos de simulação foram realizados para avaliar a performance dos estimadores provenientes destas metodologias. Aplicações com bases de dados reais são apresentadas. |
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Porém, neste trabalho, é considerado o modelo Binomial Negativo, que é adequado para esta situação, além de ser um modelo simples e bastante conhecido. Uma suposição do modelo de regressão tradicional é a independência entre as observações. Contudo, quando as unidades amostrais são medidas repetidamente ao longo do tempo, os estudos longitudinais permite a veri cação das taxas de mudança que ocorrem ao longo do tempo e os fatores que podem motivar tal variação. Estes estudos são de particular interesse quando o objetivo é avaliar variações globais ou individuais da resposta ao longo do tempo. Este tipo de estudo considera a correlação entre as respostas dentro das unidades amostrais e a ordenação cronológica das respostas. Duas abordagens de regressão comumente utilizadas para analisar dados longitudinais são os modelos condicionais e os marginais. 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Aplicações com bases de dados reais são apresentadas.CAPESporUniversidade Federal de PernambucoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessDados de Contagem LongitudinaisDistribuição PoissonDistribui ção Binomial NegativaEquações de Estimação GeneralizadasEstudos de SimulaçãoModelos MultiníveisModelos Marginais via Cópulas GaussianasModelagem para Dados Longitudinais de Contageminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO Daniele de Brito Trindade.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Daniele de Brito Trindade.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1189https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12291/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Daniele%20de%20Brito%20Trindade.pdf.jpgb078b9b977e4fac346687a774113188dMD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Daniele de Brito Trindade.pdfDISSERTAÇÃO Daniele de Brito Trindade.pdfapplication/pdf1575283https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/12291/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Daniele%20de%20Brito%20Trindade.pdf7c79e6ffbd150b8169bb357d1a252353MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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