dissertação
Matrizes socioeconômicas no ajuste de modelos STARMA aplicados a dados epidemiológicos
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Departamento de Estatística
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
Neste trabalho estudou-se a utilização de matrizes de vizinhança socioeconômicas em
modelos espaço temporais da classe autorregressivo 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 encontra m-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. A obtenção do modelo foi feita
computacionalmente e consistiu de três etapas: Identificação, estimação e diagnósti co do
modelo. Concluiu- se que, ao contrário do imaginado, é possível observar a existência de
autocorrelação espaço-temporal na taxa de incidência de tuberculose, mesmo em cidades que
se encontram geograficamente distantes. A distância entre as áreas observadas neste trabalho,
fez com que as matrizes de vizinhança socioeconômicas se tornem a opção mais apropriada
no ajuste de modelos STARMA para o conjunto de dados utilizado nesse trabalho.
Abstract
In this work the use of socioeconomic neighborhood matrices was studied in time-space
models of autorregressive and moving averages (STARMA) class. 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. The model was obtained
computationally and consisted of three stages: Identification, estimation and diagnosis of the
model. It was concluded that, contrary to the imagined, it is possible to observe the existence
of space-time autocorrelation in the incidence rate of tuberculosis, even in cities that are
geographically distant. The distance between the areas observed in this work has made the
socio-economic neighborhood matrices become the most appropriate option in the adjustment
of STARMA models to the data used in this work.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
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DOI
Citação
FREITAS, M. F. et al. Matrizes socioeconômicas no ajuste de modelos STARMA aplicados a dados epidemiológicos. 2019. 82 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.