Modelos assimétricos inflacionados de zeros

• Autor(a) principal: Dias, Mariana Ferreira
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-21012015-184339/
• topic: gama; GAMLSS; GAMLSS; gamma; inverse Gaussian; modelos inflacionados de zeros; normal inversa; zero-adjusted models

A principal motivação desse estudo é a análise da quantidade de sangue recebido em transfusão (padronizada pelo peso) por crianças com problemas hepáticos. Essa quantidade apresenta distribuição assimétrica, além de valores iguais a zero para as crianças que não receberam transfusão. Os modelos lineares generalizados, usuais para variáveis positivas, não permitem a inclusão de zeros. Para os dados positivos, foram ajustados tais modelos com distribuição gama e normal inversa. Também foi considerado o modelo log-normal. A análise de resíduos padronizados indicou heterocedasticidade, e portanto a variabilidade extra foi modelada utilizando a classe de modelos GAMLSS. A terceira abordagem consiste em modelos baseados na mistura de zeros e distribuições para valores positivos, incluídos recentemente na família dos modelos GAMLSS. Estes aliam a distribuição assimétrica para os dados positivos e a probabilidade da ocorrência de zeros. Na análise dos dados de transfusão, observa-se que a distribuição normal inversa apresentou melhor ajuste por acomodar dados com forte assimetria em relação às demais distribuições consideradas. Foram significativos os efeitos das variáveis explicativas Kasai (ocorrência de operação prévia) e PELD (nível de uma medida da gravidade do paciente com 4 níveis) assim como os efeitos de interação sobre a média e variabilidade da quantidade de sangue recebida. A possibilidade de acrescentar efeitos de variáveis explicativas para modelar o parâmetro de dispersão, permite que a variabilidade extra, além de sua dependência da média, seja melhor explicada e melhore o ajuste do modelo. A probabilidade de não receber transfusão depende de modo significativo somente de PELD. A proposta de um só modelo que alia a presença de zeros e diversas distribuições assimétricas facilita o ajuste dos dados e a análise de resíduos. Seus resultados são equivalentes à abordagem em que a ocorrência ou não de transfusão é analisada por meio de modelo logístico independente da modelagem dos dados positivos com distribuições assimétricas.