Regression Models with Heteroscedasticity using Bayesian Approach

In this paper, we compare the performance of two statistical approaches for the analysis of data obtained from the social research area. In the first approach, we use normal models with joint regression modelling for the mean and for the variance heterogeneity. In the second approach, we use hierarchical models. In the first case, individual and social variables are included in the regression modelling for the mean and for the variance, as explanatory variables, while in the second case, the variance at level 1 of the hierarchical model depends on the individuals (age of the individuals), and in the level 2 of the hierarchical model, the variance is assumed to change according to socioeconomic stratum. Applying these methodologies, we analyze a Colombian tallness data set to find differences that can be explained by socioeconomic conditions. We also present some theoretical and empirical results concerning the two models. From this comparative study, we conclude that it is better to jointly modelling the mean and variance heterogeneity in all cases. We also observe that the convergence of the Gibbs sampling chain used in the Markov Chain Monte Carlo method for the jointly modeling the mean and variance heterogeneity is quickly achieved.

Análise espacial e sazonal da leptospirose no município de São Paulo, SP, 1998 a 2006

OBJETIVO: Analisar a distribuição espacial e sazonal da leptospirose, identificando possíveis componentes ecológicos e sociais para a sua transmissão. MÉTODOS: Foram georreferenciados 2.490 casos em cada distrito do município de São Paulo, SP, registrados de 1998 a 2006. Os dados foram obtidos do Sistema de Informação de Agravos de Notificação. Foram realizados mapas temáticos com as variáveis taxa de incidência, letalidade, taxa de alfabetização, renda média mensal, número de moradores por domicilio, abastecimento de água e rede de esgoto. Para identificar o padrão espacial (disperso, em aglomerado ou randômico), foram analisadas pelo Índice de Moran global e local. Foi utilizado o coeficiente de correlação de Spearman para testar associações entre as variáveis com padrão espacial em aglomerados. RESULTADOS: O padrão espacial em aglomerados foi observado nas variáveis taxa de incidência de leptospirose, taxa de alfabetização, renda média mensal, número de moradores por domicílio, abastecimento de água e rede de esgoto. Foram notificados 773 casos no período seco e 1.717 no úmido. A incidência e a letalidade estão correlacionadas com as condições socioeconômicas da população, independentemente do período. CONCLUSÕES: A leptospirose está distribuída por todo o município de São Paulo e sua incidência aumenta no período das chuvas. No período seco, os locais de aparecimento dos casos coincidem com as áreas de piores condições de moradia e, durante o período úmido, também aumenta em outros distritos, provavelmente devido à proximidade de rios e córregos.