Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Milani, Amanda Buosi Gazon |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-08092022-092139/
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Resumo: |
O termo dados funcionais surgiu para acomodar situações em que cada observação pode ser naturalmente interpretada como uma função. Estas situações têm se tornado cada vez mais comuns com o surgimento de instrumentos de medição que possuem capacidade de registrar grandes volumes de informações com alta frequência. Neste contexto, surgiu um ramo da estatística denominado análise de dados funcionais, em que métodos apropriados de análise foram desenvolvidos. Um exemplo de aplicação para a análise de dados funcionais é a marcha humana e seu estudo é fundamental para compreensão do movimento normal da marcha e na proposição e avaliação de programas preventivos ou de reabilitação. Neste trabalho, consideramos dados de rotação angular do joelho durante a marcha de uma população de indivíduos sem lesões prévias com o objetivo de caracterizar padrões individuais e populacionais. Para tanto, consideramos para os dados de cada indivíduo um modelo de regressão Bayesiano com processo Gaussiano, e as conclusões serão apresentadas a partir da proposição de diferentes métodos de construção de bandas preditivas funcionais. Para o agrupamento das conclusões entre os diferentes indivíduos da população, propomos a aplicação de uma metanálise Bayesiana |
