4 resultados para Autocorrelação

em Biblioteca Digital da Produção Intelectual da Universidade de São Paulo


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OBJETIVO: Analisar a associação entre indicadores de exposição à poluição por tráfego veicular e mortalidade por doenças do aparelho circulatório em homens adultos. MÉTODOS: Foram analisadas informações sobre vias e volume de tráfego no ano de 2007 fornecidas pela companhia de engenharia de tráfego local. Mortalidade por doenças do aparelho circulatório no ano de 2005 entre homens ≥ 40 anos foram obtidas do registro de mortalidade do Programa de Aprimoramento de Informações de Mortalidade do Município de São Paulo, SP. Dados socioeconômicos do Censo 2000 e informações sobre a localização dos serviços de saúde também foram coletados. A exposição foi avaliada pela densidade de vias e volume de tráfego para cada distrito administrativo. Foi calculada regressão (α = 5%) entre esses indicadores de exposição e as taxas de mortalidade padronizadas, ajustando os modelos para variáveis socioeconômicas, número de serviços de saúde nos distritos e autocorrelação espacial. RESULTADOS: A correlação entre densidade de vias e volume de tráfego foi modesta (r² = 0,28). Os distritos do centro apresentaram os maiores valores de densidade de vias. O modelo de regressão espacial de densidade de vias indicou associação com mortalidade por doenças do aparelho circulatório (p = 0,017). Não se observou associação no modelo de volume de tráfego. Em ambos os modelos – vias e volume de tráfego (veículos leves/pesados) – a variável socioeconômica foi estatisticamente signifi cante. CONCLUSÕES: A associação entre mortalidade por doenças do aparelho circulatório e densidade de vias converge com a literatura e encoraja a realização de mais estudos epidemiológicos em nível individual e com métodos mais acurados de avaliação da exposição.

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A ocupação do espaço geográfico é determinada historicamente pelo modelo socioeconômico e pelo dinamismo de suas relações sociais, políticas e ideológicas. O objetivo deste trabalho é avaliar a distribuição espacial e o efeito de indicadores socioeconômicos no adoecimento e morte por câncer de boca e orofaríngeo no Município de São Paulo, Brasil, no período de 1997 a 2008. Os dados foram coletados no Registro de Câncer de Base Populacional e no Programa de Aprimoramento das Informações de Mortalidade - PRO-AIM e georreferenciados pelos softwares Terraview e GeoDa. O referencial teórico para avaliação dos resultados foi baseado na teoria de Milton Santos. As taxas de incidência apresentaram um índice de autocorrelação Global de Moran de 0,226 e as taxas de mortalidade de 0,337. A Incidência de câncer de boca e orofaríngeo não apresenta um padrão espacial bem definido no Município de São Paulo, mas é bastante desigual no que se refere à Mortalidade, concentrando as suas menores taxas na área central, mais rica e economicamente menos desigual.

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A ocupação do espaço geográfico é determinada historicamente pelo modelo socioeconômico e pelo dinamismo de suas relações sociais, políticas e ideológicas. O objetivo deste trabalho é avaliar a distribuição espacial e o efeito de indicadores socioeconômicos no adoecimento e morte por câncer de boca e orofaríngeo no Município de São Paulo, Brasil, no período de 1997 a 2008. Os dados foram coletados no Registro de Câncer de Base Populacional e no Programa de Aprimoramento das Informações de Mortalidade - PRO-AIM e georreferenciados pelos softwares Terraview e GeoDa. O referencial teórico para avaliação dos resultados foi baseado na teoria de Milton Santos. As taxas de incidência apresentaram um índice de autocorrelação Global de Moran de 0,226 e as taxas de mortalidade de 0,337. A Incidência de câncer de boca e orofaríngeo não apresenta um padrão espacial bem definido no Município de São Paulo, mas é bastante desigual no que se refere à Mortalidade, concentrando as suas menores taxas na área central, mais rica e economicamente menos desigual.

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Este trabalho aborda o problema de previsão para séries de vazões médias mensais, no qual denomina-se de horizonte de previsão (h), o intervalo de tempo que separa a última observação usada no ajuste do modelo de previsão e o valor futuro a ser previsto. A análise do erro de previsão é feita em função deste horizonte de previsão. Estas séries possuem um comportamento periódico na média, na variância e na função de autocorrelação. Portanto, considera-se a abordagem amplamente usada para a modelagem destas séries que consiste inicialmente em remover a periodicidade na média e na variância das séries de vazões e em seguida calcular uma série padronizada para a qual são ajustados modelos estocásticos. Neste estudo considera-se para a série padronizada os modelos autorregressivos periódicos PAR (p m). As ordens p m dos modelos ajustados para cada mês são determinadas usando os seguintes critérios: a análise clássica da função de autocorrelação parcial periódica (FACPPe); usando-se o Bayesian Information Criterion (BIC) proposto em (MecLeod, 1994); e com a análise da FACPPe proposta em (Stedinger, 2001). Os erros de previsão são calculados, na escala original da série de vazão, em função dos parâmetros dos modelos ajustados e avaliados para horizontes de previsão h variando de 1 a 12 meses. Estes erros são comparados com as estimativas das variâncias das vazões para o mês que está sendo previsto. Como resultado tem-se uma avaliação da capacidade de previsão, em meses, dos modelos ajustados para cada mês.