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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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| Pôster | Métodos Robustos Aplicados a Modelos Heteroscedásticos Modelos de Regressão
A análise de regressão é uma das técnicas estatísticas mais usadas e, sob as pressuposições usuais estabelecidas para o modelo linear, a estimação dos parâmetros é feita pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO). Este método fornece estimadores com propriedades desejáveis como não-viciosidade, consistência e eficiência. Entretanto, sob condições de heteroscedasticidade, os estimadores de MQO tornam-se ineficientes e o estimador da variância não é consistente. Vários autores propuseram alternativas de estimar a matriz de covariâncias dos estimadores dos parâmetros do modelo de regressão, geralmente baseadas em resíduos de MQO. Estes resíduos, porém, podem ser fortemente influenciados pela presença de pontos de alavanca. O objetivo deste trabalho é avaliar o comportamento dos estimadores HC0, HC3, HC4 e HC5 da matriz de covariâncias do estimador dos parâmetros do modelo de regressão quando resíduos, oriundos de regressões robustas, menor mediana dos quadrados e mínimos quadrados podados, são usados em substituição aos resíduos de MQO. Os resultados revelaram que o teste construído a partir do estimador HC0 apresenta melhor desempenho quando os resíduos oriundos de regressão robusta são utilizados em substituição aos resíduos de MQO. A mesma conclusão foi obtida sobre o teste baseado no estimador HC3, mas apenas na presença dos pontos de alavanca. Os testes, baseados nos estimadores HC4 e HC5, considerando pontos de alavanca, apresentaram resultados similares quando utilizados resíduos de regressão robusta e de MQO. | ||||||||||||||||
| Pôster | Minimização da Perda Esperada em Espaços de alta Dimensão Estatística Computacional
Dada uma função perda de interesse, o objetivo no contexto de teoria da decisão Bayesiana é obter o estimador de Bayes que minimiza a perda esperada. Entre as abordagens usadas para tentar resolver este problema destaca-se o algoritmo de estimação em dois passos, onde primeiro a perda esperada é estimada usando técnicas de simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov e posteriormente é feita a minimização dessa perda esperada usando um algoritmo simulated annealing . Duas dificuldades principais surgem desta abordagem: (i) em espaços de alta dimensão a convergência do simulated annealing é geralmente muito lenta, e o fato de explorar espaços desta magnitude usando uma única cadeia de Markov, aumenta o risco do algoritmo ficar preso em um mínimo local. (ii) no simulated annealing a função objetivo (a perda esperada) precisa ser explicitamente calculada a cada iteração, o que limita sua generalização para problemas cujas perdas esperadas não são analiticamente tratáveis. Neste trabalho é proposto um novo algoritmo para a minimização da perda esperada em problemas de decisão quando a dimensão do espaço das decisões é alta. Um modelo de probabilidade aumentado é usado para derivar a perda esperada, enquanto que a minimização é feita através de um algoritmo evolucionário. O algoritmo proposto realiza conjuntamente as tarefas de estimação e otimização e permite considerar diretamente funções perda cujas esperanças não são integráveis analiticamente. O algoritmo desenvolvido foi aplicado ao problema de mapeamento de QTL e seu desempenho comparado com uma abordagem pré-existente. | ||||||||||||||||
| Pôster | Mixed Poisson Models Applied to the Study of the Cancer Incidence Pattern in Argentina. Estatística em Ciências Médicas e Saúde
Poisson regression models including a level-1 random intercept were proposed to describe the cancer incidence pattern in the Córdoba province (Argentina). Cancer is the second disease cause of death in Argentina; nevertheless the spatial distribution of its incidence rates throughout the country is unknown. This study was conducted to describe cancer incidence patterns in Cordoba Province. Incidence data were supplied by the Córdoba Cancer Registry. Demographic information (age, sex and place of residence) about all incident cases from by type and five-year age groups were obtained. Due to that the risk of cancer is strongly related to non-geographic factors, comparison of the incidence rate of cancer in various counties was performed using age-adjusted standardized cancer incidence rates (SIR) per 100,000 inhabitants-years. SIRs were used to build up incidence maps. In order to examine random pattern of the cancer incidence distribution, an overdispersion approach in the Poisson regression was considered. Additionally for colon cancer a generalized additive model was fitted in order to account for the age effect in each sex. Mixed Poisson modeling showed a not significant sex effect for the pattern description of the overall SIR, including or not the areas with higher incidence. The standard deviation was chosen as random-effects parameter estimate, meaning that the intercept is the only parameter that is not the same in the marginal Poisson model for the overall SIR, indicating that is county variability. | ||||||||||||||||
| Pôster | Modelagem ARMA espaço-temporal (ARIMA) do nível médio de NOx na Região da Grande Vitória, ES. Estatística em Meio Ambiente
O estudo de modelos espaço-temporais tem sido, recentemente um assunto de muito interesse para pesquisadores da área ambiental. Na prática, um dos enfoques com maior aprovação para a modelagem de dados espaço-temporais é a utilização de modelos Auto-regressivos e de Médias Móveis Espaço-Temporal (STARMA). O objetivo deste trabalho é apresentar aspectos básicos do processo de modelagem do modelo STARMA através de sua aplicação em dados do nível médio de Oxido de Nitrogênio (NOx) na Região da Grande Vitória no período compreendido entre janeiro de 2001 e julho de 2006. | ||||||||||||||||
| Pôster | Modelagem Conjunta de Média e Variância Concurso de Dissertação de Mestrado
O objetivo principal deste trabalho é propor modelos capazes de tratar conjuntamente informações de pesquisas com diferentes precisões, incorporando desvios mensuráveis ao processo de estimação e promovendo a troca de informação entre tempo e espaço. Particularmente, o interesse é obter estimativas intercensitárias atualizadas a partir de informações para pequenos domínios. Apresentamos uma aplicação a dados de três pesquisas com diferentes precisões: o Censo Demográfico Brasileiro, a Contagem Populacional e a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios, todas divulgadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Estimativas anuais da densidade populacional municipal são obtidas, combinando-se os dados das três pesquisas. Em pesquisas por amostragem, a quantidade efetiva de informação de um estimador é traduzida pela estimativa de sua variância. Propomos neste trabalho a modelagem destas estimativas para regular a troca de informação temporal e espacial, conduzida por Modelos Dinâmicos e Processos Gaussianos. | ||||||||||||||||
| Pôster | Modelagem da distribuibuição Poisson-Normal Inversa Modelos de Regressão
The model of Poisson-inverse gaussian distribution can be used in analysis of regression for count data that present overdispersion. The model provides a structure that incorporates the random effects in Poisson regression models. We estimate the parameters of the regression model by maximum-likelihood method and illustrate with an application in bacterias count milk data using software R 2.7.0 (package GAMLSS). Key-words: Regression analysis of counts, mixed Poisson distribution, maximum-likelihood. | ||||||||||||||||
| Pôster | Modelagem de Equações Estruturais Aplicado à Satisfação Discente: O Caso de um Curso de Ciências Contábeis Estatística em Ciências Sociais Aplicadas (Administração, Economia, Sociologia, Psicologia, etc.)
This study aims to evaluate the factors that determine the overall satisfaction of students of the Accounting course of the University Center Franciscan Accounting (UNIFRA). To achieve that, it were used the constructs: involvement of Professor, the Student Involvement, Interaction Student-Professor, Course Requirements and Organization of the course, presented in the model of structural equation of Paswan and Young (2002). In this model was added the variable General Satisfaction to verify whether the satisfaction of students on the course can be explained by the constructs. The instrument used for data collection was a questionnaire composed of 42 issues, applied to 231 students. The model of structural equation originally proposed was tested and modified according to the results obtained in the analyses. The results of the model demonstrated the validity and reliability of the involvement of Professor constructs, the Student Interest, Interaction Professor-Student, Organization of the course. Aiming to achieve the most appropriate model, it has been chosen to withdraw the construct Course Requirements. In the model are proven six of the thirteen cases originally established. The satisfaction of students is directly influenced by the involvement of Professor and the interest of the student. These, by the way, are influenced both by the Organization of the course and the professor-student interaction. | ||||||||||||||||
| Pôster | Modelagem de Equações Estruturais no Mapeamento Genético em Cruzamentos Controlados Estatística em Ciências Médicas e Saúde
The most common diseases, traits and human health problems like metabolic syndrome, heart disease or cancer, for instance, result from a complicated relationship among multiple genetic and ambiental factors. Recent studies emphasize multivariate aspects in Genetics, since it is considered that there are many correlated traits and that they have a numerous physiological, environmental and genetic determinants in common. The Structural Equation Models (SEM) is a quite new multivariate technique which use the variances and covariances in their estimation. The modeling idea is that causal relationships among variables determine the expected pattern of correlation. Li et al. (2006) propose one procedure, based on some steps, using SEM for the analysis of multiple loci and multiple traits that provides a characterization of highly dimensioned genetic´s systems architecture. This work describes and applies Li et al. (2006) proposal in a real dataset analysis in order to model pressoric systems involving many variables, such as sistolic and diastolic blood pressure, exposed to NaCl and medicine. Applying those suggested steps, we detected QTLs by analyzing diferent likelihood ratio statistics profile graphics, as well as we built and adjusted path diagrams that define SEM. This technique, unlike the traditional ones, is characterized by its flexibility in allowing the inclusion of interaction effects between genetic loci, pleiotropic effects and multiple traits with direct and indirect effects. | ||||||||||||||||
| Pôster | Modelagem de mercado e metas de vendas: um caso aplicado de mercadometria nos Correios brasileiros. Estatística em Ciências Sociais Aplicadas (Administração, Economia, Sociologia, Psicologia, etc.)
O processo de definição de mercado e metas constitui uma das grandes atividades de marketing empresarial. Esse é um exercício nada fácil, que exige cuidados, no sentido de não (sub)superestimar os indicadores que orientam os esforços mercadológicos. Entretanto, não é um exercício de definir números, mas, primordialmente, estabelecer orientação de atuação otimizando os esforços e alocando melhor os recursos. O presente trabalho vem dá respostas a problemas relacionados com o tamanho, participação de mercado, atuação mercadológica homogênea, problemas de gestão e fixação de metas para suas Regionais. Seu objetivo foi dotar a ECT de uma metodologia para definição de potencial de mercado que norteasse suas ações de forma sistemática e científica. Como objetivos específicos, estão: identificar mercados homogêneos; mercado potencial; metas; proposta de atuação segmentada nos mercados. Para consecução dos objetivos, adotou-se um estudo de natureza quantitativa causal, de forma multidiciplinar, tendo como bases as teorias do marketing, econômicas, econométrica, estatística e matemática. A partir de informações de natureza sócio-demografico-econômico e financeiros dos municípios, bem como de suas receitas de Correios. Usou-se análise multivariada: correlação, fatorial, regressão, cluster e modelagem econométrica e também o comportamento longitudinal dos indicadores. Como resultado mercadométrico, obteve-se como produtos: atuação segmentada, potencial de mercado de correios e metas por municípios para os negócios da ECT. O referido modelo já foi aplicado aos grandes e médios mercados | ||||||||||||||||
| Pôster | Modelagem de Múltiplos casos de Malária por Indivíduo Estatística em Ciências Médicas e Saúde
O objetivo do presente estudo foi avaliar o ajuste de diferentes técnicas de modelagem para dados de contagem, propostos na literatura. Para avaliar o desempenho dos mesmos foi utilizado os dados de um ensaio clínico fase III para avaliação da eficácia e segurança da vacina SPf66 contra malária, em uma região endêmica de Rondônia, no período de 1991 a 1993. O número de casos de malária por indivíduo foi modelado utilizando-se as distribuições de Poisson (P), Binomial Negativa (NB), Poisson Inflacionada de Zeros (ZIP) e Binomial Negativa Inflacionada de Zeros (ZINB), sendo este último considerado o melhor modelo, em relação à consideração de superdispersão e excesso de contagens nulas da variável de interesse. Foram identificados como fatores associados aos múltiplos casos de malária por indivíduo, o tempo de permanência dos mesmos na região, a faixa etária e a presença de anticorpo vacina 120 dias após a aplicação da terceira dose. | ||||||||||||||||
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