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Trabalhos Aprovados
Atenção: As comunicações foram provisoriamente aceitas para apresentação no 18o SINAPE. Apenas os trabalhos em que pelo menos um dos autores tiver, até 16/06, pago o boleto de inscrição do congresso terão a aceitação definitiva, os demais não poderão ser apresentados no evento. Verifique se o seu trabalho satisfaz esse requisito.
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| Formato | Título | ||||||
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| Pôster | Estimação dos parâmetros para o modelo autologístico espacial com estrutura de vizinhança de primeira ordem Estatística Computacional
Neste trabalho foi estudado o modelo autologístico considerando dois tipos de covariáveis, a primeira oriunda de uma distribuição Normal padrão (média zero e variância unitária) e a segunda com dependência espacial (alcance prático de oito unidades, média zero e variância unitária). O ajuste do modelo foi baseado no método de estimação de pseudo-verossimilhança. Os resultados foram obtidos através de simulação, o que permitiu verificar o comportamento dos parâmetros analisados em diferentes modelos estudados, e verificar o quão é importante o uso do modelo autologístico para situações com presença de correlação espacial. Em todos os casos notou-se que a proporção de plantas infestadas aumentava à medida que aumentava a correlação da informação da vizinhança. | ||||||
| Oral | Estimação e métodos de diagnóstico bayesianos via amostrador de GIbbs em modelos longitudinais da TRI sob uma abordagem multivariada Métodos Bayesianos
Desenvolvemos uma estrutura de análise bayesiana multivariada via dados aumentados para o modelo longitudinal da TRI de 2 parâmetros com função de ligação probito. Tal estrutura consiste em um método de estimação baseado no algoritmo de Gibbs e de mecanismos de diagnóstico para avaliar o ajuste global do modelo, bem como o afastamento de suposições específicas. O algoritmo de Gibbs desenvolvido permite considerar na análise: um número elevado de instantes de observação, qualquer matriz de covariância positiva definida e as restrições usuais de identificabilidade dos modelos da TRI. Além disso, é possível estender de forma direta para situações mais gerais como: assimetria nos traços latentes, outras funções de resposta ao item, curvas de crescimento dentre outras. Os mecanismos de diagnóstico estudados fornecem subsídios para avaliar: o ajuste global do modelo (p-valor bayesiano), comportamento dos escores (distribuição preditiva) e afastamento da suposição de normalidade dos traços latentes (resíduos bayesianos). Os estudos de simulação indicam que o modelo e o método de estimação produzem resultados acurados. A análise de um conjunto de dados longitudinal da área educacional ilustra o potencial da metodologia desenvolvida. | ||||||
| Pôster | Estimação em Pequenas Áreas com Erros Assimétricos: Um estudo de Simulação Inferência Estatística
O problema de estimação em pequenas áreas tem recebido atenção considerável nos últimos anos de\-vi\-do a demanda crescente de estatísticas confiáveis para os domínios de interesse. Os estimadores baseado somente nos dados de uma pequena área (de um município, por exemplo) produzem estimativas com precisões inaceitáveis devido ao pequeno tamanho da amostra nos domínios de interesse. Portanto, estimadores alternativos que tomam informações emprestadas de outras pequenas áreas têm sido propostos na literatura com o intuíto de melhorar a eficiência do processo de estimação. Esses estimadores alternativos são baseados em modelos que conectam as pequenas áreas através de dados suplementares. A principal proposta deste estudo de simulação é demonstrar que o estimador do EQM (erro quadrático médio) não fornece um intervalo de confiança com o nível de cobertura desejado para as médias das pequenas áreas quando o erro aleatório segue uma distribuição normal assimétrica e o modelo proposto é normal. Ajustamos o modelo Fay-Herriot (1979) sob abordagem clássica e sob abordagem Bayesiana. | ||||||
| Pôster | ESTIMAÇÃO EM POPULAÇÕES FINITAS ASSISTIDA POR MODELOS PARA VARIÁVEIS DICOTÔMICAS Concurso de Dissertação de Mestrado
Neste trabalho é discutida a estimação de proporções em populações finitas assistida por modelos. A teoria envolvendo estimadores de regressão linear generalizados é revista, sob uma abordagem proposta de estimadores assistidos por modelos da família exponencial. O trabalho de Tillé (1998), que deriva o estimador de regressão via probabilidades condicionais de inclusão na amostra, é revisto juntamente com o de Lehtonen e Veijanen (1998), que propõem o estimador de regressão generalizado logístico (LGREG), num contexto de amostra aleatória simples. A aplicação dos estimadores LGREG num cenário de amostragem estratificada é discutida e formas para estimadores LGREG separado e combinado são propostas. As propriedades dos estimadores propostos são investigadas através de um estudo de simulação Monte Carlo, envolvendo os planos de amostragem aleatória simples, de Bernoulli e estratificado. | ||||||
| Pôster | Estimação Funcional Não-Paramétrica para Distribuições Discretas: uma aplicação ao problema de dimensionamento de estoques Probabilidade e Processos Estocásticos
O presente trabalho tem por objetivo apresentar resultados de estimação de função de probabilidade para variáveis aleatórias discretas utilizando núcleo estimador e aplicá-los ao problema de dimensionamento de estoques. Tais resultados mostram que, em geral, ao estimarmos uma distribuição de probabilidades utilizando núcleo estimador obtém-se estimativas mais próximas da verdadeira distribuição do que as obtidas utilizando um estimador freqüentista. Para exemplificação do uso destes métodos aplicamos ao problema de estoque onde foram comparados resultados das distribuições invariantes obtidas por estimadores freqüentistas e por núcleo estimador. Para tanto foram feitas simulações e comparações dos erros quadráticos integrados para os dois métodos de estimação. | ||||||
| Pôster | Estimação intervalar para sensibilidade e especificidade com dados correlacionados Estatística em Ciências Médicas e Saúde
Esse trabalho comparou diferentes métodos para estimação intervalar da sensibilidade e especificidade em situações em que existe uma estrutura de correlação entre as observações. Em várias situações a performance dos testes diagnósticos é avaliada com base em informações provenientes de mais de uma medida (múltiplos sites) para o mesmo indivíduo. Por exemplo, pode-se pesquisar vários sites do mesmo indivíduo, como dentes ou glândulas. Os estimadores mais utilizados quando existe esse tipo de estrutura são: estimador razão, estimador correlação dentro do cluster, estimador razão ponderado e equações de estimação generalizadas–EEG. A comparação desses métodos foi realizada considerando-se diferentes cenários, para os quais os dados foram gerados com a distribuição beta-binomial. Levou-se em consideração cenários com número de sites fixos ou variando entre os indivíduos. Os resultados obtidos mostram não haver diferenças relevantes entre os métodos comparados quando o número de sites é fixo. Vale ressaltar, no entanto, que a escolha do método para estimação intervalar da sensibilidade e especificidade parece ser importante em situações em que o número de sites entre os indivíduos varia. Os resultados apontam para a necessidade de considerar métodos de estimação que levam em consideração a correlação existente entre as múltiplas medidas de um mesmo indivíduo, pois, negligenciando tal informação, e assumindo independência entre as observações, subestima-se o erro-padrão. | ||||||
| Pôster | Estimação Não Paramétrica da Trajetória Percorrida por um Veículo Autônomo Concurso de Dissertação de Mestrado
O objetivo deste estudo é encontrar a melhor trajetória para um veículo autônomo que tem que se locomover de um ponto A a um ponto B na menor distância possível evitando os possíveis obstáculos fixos entre esses pontos. Além disso, assumimos que existe uma distância segura 'r' para ser mantida entre o veículo e os obstáculos. A locomoção do veículo não é fácil, isto é , o ve´ıculo não pode fazer movimentos abruptos e a trajetória tem que seguir uma curva suave. Obviamente, se não há obstáculos, a melhor rota é uma linha reta entre A e B. Neste trabalho propomos um método não paramétrico de encontrar o melhor caminho. Se há erro de medida, um estimador estocástico consistente é proposto no sentido de que quando o número de observações aumenta, a trajetória estocástica converge para a determinística. | ||||||
| Oral | ESTIMAÇÃO ROBUSTA EM PROCESSOS PERIÓDICOS AUTO-REGRESSIVOS NA PRESENÇA DE OUTLIERS ADITIVOS Iniciação Científica e Concurso de Iniciação Científica
Este trabalho propõe duas metodologias de estimação semi-paramétricas do modelo Periódico Auto-Regressivo (PAR), as quais são robustas na presença de observações atípicas ou outliers. O método de estimação é uma variação das equações de Yule-Walker periódicas (McLeod (1994)). Em particular esse estudo deriva uma modificação da função de autocovariância robusta proposta por Ma & Genton (2000) para estimar a função de autocovariância periódica do processo PAR. De maneira alternativa é proposta a estimação da função de autocorrelação periódica através do coeficiente de correlação de Spearman (Hollander & Wolfe (1999)). As estimativas dessas funções são substituídas nas equações de Yule-Walker periódicas fornecendo as estimativas dos parâmetros do modelo PAR. Resultados de Monte Carlo mostraram que, em geral, os estimadores propostos para os parâmetros auto-regressivos periódicos são robustos na presença de outliers aditivos. | ||||||
| Pôster | Estimação, teste e comparação de modelos com e sem erro de classificação para a fração de não-disjunção meiótica Iniciação Científica e Concurso de Iniciação Científica
As anomalias cromossômicas numéricas, chamadas aneuploidias, surgem de erros (não-disjunção) na divisão dos cromossomos durante o processo meiótico e são causas de retardamento mental e má formação congênita. Para entender melhor a epidemiologia das trissomias, é necessário estabelecer a proporção de vezes em que a não-disjunção ocorre na meiose I (ou meiose II). Franco et al. (2003) mostram que o número de indivíduos que apresentam 1, 2 ou 3 picos no loco de interesse, em uma amostra de trissômicos, tem distribuição multinomial cujos parâmetros dependem da fração condicional de que a não-disjunção cromossômica ocorre na meiose I. Esse modelo avalia apenas a informação do paciente e não considera a possibilidade de erro na classificação do número de picos, que pode existir na coleta dos dados. Outra modelagem, proposta por Souto (2007), considera possíveis erros de classificação, que seriam os mesmos para todos os casos. Neste trabalho, constrói-se um modelo mais geral, com uma restrição menos forte sobre tais erros. Objetiva-se obter distribuições a posteriori para os parâmetros envolvidos no modelo (inclusive distribuições exatas utilizando o teorema binomial). Aplicam-se os três modelos para analisar dados de pacientes com Síndrome de Down. Objetiva-se avaliar o efeito de diferentes distribuições a priori nas estimativas da fração de não-disjunção meiótica e dos erros de classificação. Objetiva-se também comparar os três modelos via DIC (Deviance Information Criterion) e via fator de bayes e realizar testes de hipóteses bayesianos para os parâmetros de cada modelo. | ||||||
| Pôster | Estimador Local Whittle em Processos ARFIMA(0,d,0) Séries Temporais
Os modelos ARFIMA(p, d, q) (Hosking(1986)) são caracterizados por modelar séries temporais com longa dependência, através do parâmetro d pertecente a R. Este trabalho analisa o desempenho do Local Whittle, proposto por Künsch(1987) e Robinson(1995a), para amostras de tamanhos finitos. Palavras-chave: Estimadore semi-paramétrico, longa dependencia, ARFIMA. | ||||||
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