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metadata.artigo.dc.title: Utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em modelos da classe STARMA aplicados a dados epidemiológicos
metadata.artigo.dc.creator: Freitas, Matheus Feres
Ferreira, Haiany Aparecida
Freitas, Daniella Feres
Sáfadi, Thelma
Lima, Kelly Pereira
metadata.artigo.dc.subject: Matriz de vizinhança socioeconômica
STARMA
Dados epidemiológicos
Tuberculose
Socioeconomic neighborhood matrix
Epidemiological data
Tuberculosis
metadata.artigo.dc.publisher: Universidade Federal de Alfenas
metadata.artigo.dc.date.issued: 2019
metadata.artigo.dc.identifier.citation: 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.
metadata.artigo.dc.description.resumo: 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.
metadata.artigo.dc.description.abstract: 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.
metadata.artigo.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/39739
metadata.artigo.dc.language: pt_BR
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