Detecção de clusters espaciais em modelos de regressão beta
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Lima, Max Souza de
Duczmal, Luiz Henrique
Santos Júnior, James Dean Oliveira
Duczmal, Luiz Henrique
Santos Júnior, James Dean Oliveira
Pós-Graduação
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Universidade Federal do Amazonas
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Resumo
A Estatística Scan Espacial tem sido desenvolvida para detecção de cluster espacial
em diferentes tipos de modelos, como por exemplo, Bernoulli, Multinomial, Poisson,
Exponencial, Weibull e Normal. Entretanto, alguns dados são contínuos no intervalo
(0;1), tais como as taxas e proporções, ou são limitados no intervalo (a;b), a < b. Portanto,
neste trabalho, vamos propor uma estatística scan espacial baseada em modelos de
regressão Beta. A estatística de teste é baseada na razão de verossimilhança e avaliada
usando o método de Bootstrap para o valor p. O método proposto é aplicado usando a taxa
de mortalidade infantil no Estado do Amazonas, Brasil. A função poder, a sensibilidade
e o valor predito positivo do teste são analisadas através de um estudo de simulação.
Abstract
Spatial Scan Statistics has been developed for geographical cluster detection in
different types of models, for example, Bernoulli, Multinomial, Poisson, Exponential,
Weibul and Normal. However, some data are continuos in the interval (0;1) such as rates
and proportions or are limited in the interval (a;b), a < b. Therefore, in this work, we
propose a spatial scan statistic for Beta regression model. The test statistics is based on
a likelihood ratio test and evaluated using Bootstrap p-value. The proposed method is
illustrated using infant mortality in the Amazonas State, Brazil. The Statistical power,
sensitivity and positive predicted value of the test are examined through a simulation
study.
Descrição
Palavras-chave
Termo controlado
Detecção de clusters; Estatística scan espacial; Modelos de regressão Beta; Valor p Bootstrap
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS)
Citação
SANTOS, Vanessa Souza dos. Detecção de clusters espaciais em modelos de regressão beta. 2015. 61 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2015.
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