Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2017 |
Autor(a) principal: |
Domingues, Jacqueline [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/149891
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Resumo: |
Recentemente, métodos estatísticos para estudar variáveis distribuídas no espaço e/ou no tempo vêm sendo desenvolvidos, isto se deve aos avanços tecnológicos que permitem a construção de modelos de estrutura complexa, com intuito de descrever melhor a realidade. O presente trabalho abordou o caso dos modelos bayesianos hierárquicos espaço-temporais. Além dos modelos espaço-temporais, dois modelos espacias, que incorporam a autocorrelação espacial presente nos dados, foram definidos, sendo eles o modelo de defasagem e de erro espacial. Através deles foi possível analisar a distribuição da dengue e relacioná-la com variáveis socioeconômicas para o ano de 2011 em Rio Claro -- SP. Diferentes abordagens espaço-temporais, baseadas na literatura recente para dados de área, foram analisadas e compõem as três técnicas apresentadas. Estes modelos tem por objetivo o mapeamento de doenças, como conhecer o seu comportamento ao longo de anos, identificar regiões de maior risco e capturar a estrutura espacial e temporal. Cada técnica apresenta uma particularidade como variação do tempo de forma linear, quadrática ou por coortes de nascimento. |