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Campo DCValorIdioma
dc.creatorBrito, Alisson de Lima-
dc.date.accessioned2021-05-10T16:20:03Z-
dc.date.available2021-05-10T16:20:03Z-
dc.date.issued2021-05-10-
dc.date.submitted2021-03-09-
dc.identifier.citationBRITO, A. de L. Dados de área na família GAMLSS em estudos epidemiológicos. 2021. 91 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46246-
dc.description.abstractThe progress in the field of statistical analysis has been increasingly significant in recent years. In particular, regression models comprise a set of statistical tools that have received major contributions in a short period of time. These models are one of the most used tools in the scientific world to describe several phenomena in the most varied areas of knowledge. Since the beginning, the normal linear model has been used in many scientific researches for data modeling. However, due to the limitations found in this model, the Generalized Linear Models were introduced, which encompass more probabilistic distributions for the response variable. Subsequently, Generalized Additive Models were proposed, which made the relationship between variables more flexible. Then the GAMLSS models were introduced, which can be seen as a generalization of the other models mentioned above. This new class of models allows not only a greater number of probabilistic distributions for modeling the response variable, but also greater flexibility for the relationship between the variables, as well as the modeling of other distribution parameters, in addition to the location. Recently, an adaptation was made in the GAMLSS models to incorporate the effect of a spatial dependence structure when the assumption of independence of the observations of the response variable is not met and there is correlation in space. In this study, we aimed to study the GAMLSS models in the context of spatial analysis and apply them to real data. For this, data on the occurrence of bovine tuberculosis in the state of Minas Gerais and dengue in the state of Paraíba were used. Satisfactory adjustments were obtained for both databases, even when they presented structural problems such as strong asymmetry and kurtosis and a problem of overdispersion. For dengue data, a spatial component was introduced in the model through an intrinsic autoregressive model, since the data showed significant spatial autocorrelation.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectEstatística espacialpt_BR
dc.subjectModelos de regressão flexíveispt_BR
dc.subjectSaúde públicapt_BR
dc.subjectTuberculose bovinapt_BR
dc.subjectDenguept_BR
dc.subjectFlexible regression modelspt_BR
dc.subjectPublic healthpt_BR
dc.subjectSpatial statisticspt_BR
dc.subjectBovine tuberculosispt_BR
dc.titleDados de área na família GAMLSS em estudos epidemiológicospt_BR
dc.title.alternativeArea data in the gamlss family in epidemiological studiespt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Oliveira, Izabela Regina Cardoso de-
dc.contributor.referee1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee2Bastiani, Fernanda de-
dc.description.resumoO avanço no campo das análises estatísticas tem sido cada vez mais importante nos últimos anos. Em particular, os modelos de regressão compõem um conjunto de ferramentas estatísticas que tem recebido grandes contribuições em um curto intervalo de tempo. Estes modelos são uma das ferramentas mais utilizadas no meio científico para descrever diversos fenômenos, nas mais variadas áreas do conhecimento. Desde a sua introdução, o modelo linear normal tem sido utilizado em muitas pesquisas científicas para modelagem de dados. Porém, devido às limitações encontradas neste modelo, foram então introduzidos os Modelos Lineares Generalizados, que englobam um maior número de distribuições probabilísticas para a variável resposta. Posteriormente, foram propostos os Modelos Aditivos Generalizados que flexibilizaram a relação entre as variáveis explicativas e resposta. Em seguida foram introduzidos os modelos GAMLSS, que podem ser vistos como uma generalização dos demais modelos citados anteriormente. Essa nova classe de modelos oferece não só um maior número de distribuições probabilísticas para a modelagem da variável resposta como também maior flexibilização para a relação entre as variáveis, assim como a modelagem de outros parâmetros da distribuição, além do de locação. Recentemente, uma adaptação foi feita nos modelos GAMLSS para incorporar o efeito de uma estrutura de dependência espacial quando o pressuposto de independência das observações da variável resposta é quebrado e estas apresentam uma correlação no espaço. Neste estudo, objetivou-se estudar os modelos GAMLSS no contexto de análise espacial e aplicá-los a dados reais. Para isso, foram utilizados dados de ocorrência de Tuberculose bovina no estado de Minas Gerais e de dengue no estado da Paraíba. Foram obtidos ajustes satisfatórios para ambas as bases dados, mesmo quando estas apresentaram problemas de estrutura como forte assimetria e curtose e problema de superdispersão. Para os dados de dengue, foi introduzida uma componente espacial no modelo através de um modelo intrínseco autoregressivo, já que os dados apresentaram autocorrelação espacial significativa.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatísticapt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6313475532203091pt_BR
Aparece nas coleções:Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)

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