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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.
Filtrar por categoria/formato/palavra:
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| Pôster | Modelagem espaço-temporal das notificações de Leptospirose em Salvador/BA entre 1996 e 2006 Iniciação Científica e Concurso de Iniciação Científica
Leptospirose is an infectious illness transmitted by the contact with water or ground contaminated by piss of animals, particularly of rats. In great cities leptospirose can occur in epidemic or endemic form, and outbreak are strongly associates with intense rains and floods. In this research we proposed PDL Methods to Generalized Linear Models because it is an adapted statistical model capable of incorporating the complexity necessary to understanding the relationship of cases of leptospirosis with some climatological variables of Salvador and thus take into account the structure of dependence inherent in the temporal analysis problem. Our chosen model lists the serious cases of leptospirosis with the number of days per week with rainfall over 5 mm, with negative binomial distribution, lags ranging from 0 to 4, and the polynomial degree 5. We conclude with this model that for each day with rainfall over 5mm in the present week the risk of severe leptospirosis two weeks after rises by 34%. | ||||||
| Pôster | Modelagem Espaço-Temporal de Impulsos Elétricos no Intestino Delgado Estatística em Ciências Médicas e Saúde
As células nervosas existentes na parede do intestino delgado emitem sinais que controlam os movimentos coordenados de contração de sua parede muscular, fazendo com que o conteúdo resultante da digestão seja empurrado ao longo do trato intestinal. Dois padrões de atividade elétrica são importantes neste processo: ondas lentas e impulsos. Uma onda lenta age como um sinal de marca-passo que induz o músculo à contração. Os impulsos superimpostos às ondas lentas determinam a força e duração da contração muscular. Uma questão de interesse sobre este processo é o entendimento das características temporais e espaciais da ocorrência de impulsos durante sucessivas ondas lentas. Apresentamos um modelo bayesiano para o processo pontual espacial de impulsos ao longo das onda-lentas, tratados como o componente temporal. Este modelo é especificado por uma seqüencia de superfícies de intensidades espaciais modeladas por processos gaussianos e ligadas no tempo através de uma evolução dinâmica. A inferência é feita sob a abordagem bayesiana completa, via métodos MCMC, como os amostradores de Gibbs e de Metropolis-Hastings. Os resultados do ajuste do modelo levam à conclusão de que os impulsos elétricos claramente tendem a ocorrer em algumas áreas e não em outras, o que significa que as contrações musculares não estão distribuídas de maneira homogênea na parede intestinal. | ||||||
| Pôster | Modelagem para os tempos entre falhas de excedentes de ozônio na cidade do México com a presença de múltiplos pontos de mudança. Estatística em Meio Ambiente
Nas grandes cidades do mundo, geralmente o nível de poluição do ozônio ultrapassa um limite aceitável e uma emergência é declarada. Para analisar o tempo entre violações de excedentes de ozônio, foram introduzidos diferentes modelos dentro do enfoque Bayesiano. Foi utilizado o método MCMC ( Markov Chain Monte Carlo), presente na análise Bayesiana para o excedente de ozônio na Cidade do México no período de 01 de Janeiro de 1990 a 31 de Dezembro de 2005. Foi também feita inferência Bayesiana para os múltiplos pontos de mudança, para este período de 16 anos assumindo cinco diferentes regiões da Cidade do México. Palavras-Chave: Excedente de Ozônio, Múltiplos pontos de mudança, Análise Bayesiana, Tempos entre violações. | ||||||
| Pôster | Modelando Séries Temporais Inflacionadas de Zeros: Uma Aplicação aos Casos de Malária para o Município de Barreirinha na Região Amazônica Iniciação Científica e Concurso de Iniciação Científica
Usualmente, dados de contagem são modelados por uma distribuição de Poisson. Porém, ao assumirmos isso, estamos implicitamente assumindo que média e variância são iguais, o que raramente acontece na prática. Geralmente, a variância obervada no dados é maior que a média. Chamamos este fenômeno de sobredispersão. Em Epidemiologia, quando modelamos o número de casos de uma doença, esse efeito de sobredispersão pode ter sido causado por excesso de valores zero no dados. Contudo, não sabemos se este é um zero real ou não, pois a doença pode estar presente mas não ter sido observada. Neste trabalho é discutido, sobre o ponto de vista Bayesiano, como procedemos com este problema em uma série temporal do número de casos de malária para o município de Barreirinha, na Região Amazônica. Possuímos dados mensais do número de casos de malária para este município e temos que 71% das observações assumem valor zero. Nós investigamos se esta é a causa da sobredispersão. Foram utilizados modelos dinâmicos generalizados para capturar a estrutura temporal dos dados. Utilizamos também diferentes famílias de distribuição tais como Poisson, Poisson-Gama (ou binomial negativa) e Poisson-Log-normal, assim como suas versões inflacionadas de zeros para a modelagem dos dados. Métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov foram utilizados para obter uma amostra da distribuição a posteriori e esquemas de amostragem eficientes, que levam em conta a estrutura de correlação dos parâmetros, foram utilizados na construção do algoritmo de amostragem. | ||||||
| Pôster | Modelo aproximado de fila para Centrais de Atendimento Probabilidade e Processos Estocásticos
Uma análise é feita para buscar uma melhor aproximação para o modelo de fila M/GI/s/r+GI, que possui processo de chegada Poisson, tempos de serviços independentes e identicamente distribuidos (IID) com uma distribuição geral, s servidores, r espaços extras de espera, tempos de abandonos de clientes IID com uma distribuição geral e uma disciplina de atendimento first-come-first-served (FCFS). Com este modelo queremos modelar uma típica central de atendimento através de aproximações. Simulações são usadas para concluir a consistência das aproximações. | ||||||
| Pôster | Modelo Auto-Regressivo de Defasagem Distribuída sob a Abordagem Bayesiana Métodos Bayesianos
O objetivo deste trabalho é mostrar como a aproximação Bayesiana, sob a perspectiva de três prioris não-informativas diferentes, pode ser utilizada para inferir sobre os parâmetros do modelo Auto-Regressivo de Defasagem Distribuída. Para implementação das técnicas Bayesianas, foi necessária a aplicação do método de aproximação numérica Monte Carlo via Cadeia de Markov através da técnica de Metropolis-Hastings. Palavras-Chave: Modelo Auto-Regressivo de Defasagem Distribuída, Abordagem Bayesiana, Monte Carlo via Cadeia de Markov. | ||||||
| Pôster | Modelo Bayesiano com Mistura Infinita Aplicado à Análise da Expressão Gênica Métodos Bayesianos
Bayesians models, based in models with mixture of distributions form a class of statistical models that are applied when observations can come of more than a distribution of probabilities. We use for analysis of the gene expression a model with mixture of distributions with the number of components k tending for the infinite. We apply this modeling in the analysis of the gene expression with the objective to identify clusters of genes with similar gene expression levels. To identify which clusters are composites for measures of expression levels that present evidences for difference between the situation of control and the situation of treatment, we consider to each cluster the models M0 and M1, M0 if the genes pertaining to the cluster do not present evidences to difference and M1 if the genes pertaining to the cluster present evidences for difference. For select one model we use DIC. We develop a simulation study to verify the behavior of the model and of the DIC in the identification of clusters with and without evidences for difference when we consider different removals in the mean, in the variance or both of the measures of treatment with relation to the measures of control. We apply the model and the DIC to the real data of gene expression, gotten of the experiment carried through with the bacterium Escherichia Coli. | ||||||
| Pôster | Modelo bayesiano de captura-recaptura: uma reparametrização das probabilidades de captura Métodos Bayesianos
O método da captura-recaptura é comumente utilizado na estimação do tamanho populacional. A proposta deste trabalho é apresentar uma reparametrização para a probabilidade de captura afim de verificar sua eficácia e vantagens em relação ao modelo bayesiano proposto por Castledine (1981). Apresentaremos um estudo amplo de simulação com diferentes probabilidades de capturas, para comparar os resultados entre o modelo bayesiano original e o modelo bayesiano hierárquico com a probabilidade de captura reparametrizada. A análise bayesiana foi feita através de vários estudos de simulação estocástica, via MCMC (Monte Carlo Markov Chain) com dados simulados e reais para obter os resultados a posteriori do tamanho populacional. | ||||||
| Oral | Modelo com fração de cura e efeitos aleatórios Inferência Estatística
Neste trabalho é apresentado o modelo de Chen-Ibrahim-Sinha com fração de cura e efeitos aleatórios. São estudadas abordagens clássica e bayesiana. Na inferência clássica são utilizados estimadores REML. Para a bayesiana foi utilizado Metropolis-Hastings. Estudos de simulação são feitos para avaliar a acurácia das estimativas dos parâmetros e seus respectivos desvios-padrão. O uso do modelos é ilustrado com uma análise de dados de câncer na orofaringe. | ||||||
| Pôster | Modelo de Berkson-Gage Com Censura Informativa Uniforme-Exponencial Métodos Bayesianos
Os métodos usualmente encontrados na literatura para analisar dados de sobrevivência com censuras e fração de cura são desenvolvidos sob suposição de censura não-informativa. Contudo, em algumas aplicações é evidente que o mecanismo de censura é informativo. Neste trabalho, verificamos através da análise de dados simulados do modelo Berkson-Gage, o impacto da censura informativa na análise de dados de sobrevivência sob o mecanismo de censura uniforme-exponencial e avaliamos os resultados de um procedimento bayesiano objetivo, através de conceitos freqüentistas. Assumimos que uma fração p da população é curada e a fração restante 1- p são de não-curados. Uma análise da sensibilidade da censura informativa, via matriz de informação de Fisher, nas estimativas intervalares no sentido freqüentista é realizada. | ||||||
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