Uma estatística scan espacial bayesiana para dados com excesso de zeros

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fernandes, Lucas Barbosa
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/18653
http://dx.doi.org/10.26512/2015.05.D.18653
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015.
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spelling Uma estatística scan espacial bayesiana para dados com excesso de zerosInferência estatísticaBayesianismoAnálise espacial (Estatística)Análise por conglomeradosDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015.A análise e detecção de conglomerados (ou clusters) espaciais se mostra de grande utilidade para subsidiar decisões em áreas de saúde e segurança, por exemplo. O método Scan Circular de Kulldorff, um dos mais difundidos para detecção de conglomerados espaciais, recebeu extensões que permitem um melhor desempenho na presença de um grande número de zeros, além de uma abordagem Bayesiana, que possui vantagens computacionais e em termos de incorporação de informações à priori. Este trabalho apresenta adaptações dos trabalhos de Kulldorff (1997), Cançado et al. (2014) e Neill et al. (2006), com as estatísticas Scan Binomial, Scan ZIB, Scan ZIB-EM e Scan Beta-Binomial, e propõe as estatísticas Scan ZIBB e Scan ZIBB-Gibbs, que utilizam a abordagem bayesiana em dados com excesso de zeros. Os métodos são comparados com dados simulados e aplicados ao estudo de casos de Febre Hemorrágica do Dengue (FHD) no estado do Rio de Janeiro (2011). São obtidos resultados positivos para os métodos propostos.The analysis and detection of spacial cluster are useful for support decisions on many areas, like health and public security. Kulldorff’s Circular Scan method, one of the most known and used, received extensions for better performance on prob- lems that include a great presence of zeros and a bayesian approach, which presents computational advantages and allows the incorporation of prior information. This work presents a review and an adaptation of the works of Kulldorff (1997), Cançado et al. (2014) and Neill et al. (2006) (Scan Binomial, Scan ZIB, Scan ZIB-EM and Scan Beta-Binomial statistics) and proposes the Scan ZIBB and Scan ZIBB-Gibbs statistics, using the Bayesian approach for zero-inflated data. The methods are com- pared with simulated data and applied to the study of cases of Dengue Hemorrhagic Fever (FHD) in the state of Rio de Janeiro (2011). The proposed methods exhibit good results.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaCançado, André Luiz FernandesFernandes, Lucas Barbosa2015-10-29T13:34:03Z2015-10-29T13:34:03Z2015-10-292015-05-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfFERNANDES, Lucas Barbosa. Uma estatística scan espacial bayesiana para dados com excesso de zeros. 2015. 83 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.http://repositorio.unb.br/handle/10482/18653http://dx.doi.org/10.26512/2015.05.D.18653A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-01T16:22:32Zoai:repositorio.unb.br:10482/18653Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-01T16:22:32Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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