Estado, sociedade e subsistema de saúde no Brasil

Estado e sociedade brasileiros conviveram em descompasso, nos anos 80. A conseqüência imediata desse fenômeno foi o atendimento insuficiente de necessidades básicas da sociedade, nesse período, com aumento da entropia em vários subsistemas sociais brasileiros, dentre os quais o subsistema de saúde. Nesta tese, trabalhando com dados econômicos, sociais e de saúde, e construindo algumas variáveis-indicadores, confrontou-se, naquele período, necessidades da sociedade com ações do Estado, na área da saúde. Utilizando técnicas estatísticas - análise gráfica, associação estatística dos indicadores selecionados (matriz de correlação de PEARSON), análise em componentes principais, análise de agrupamento e análise de regressão linear múltipla com variáveis logaritímizadas - foi possível visualizar causas e conseqüências dessa alta entropia, caracterizada por desperdício de recursos e várias situações propensas à geração de crises nas organizações, setores e instituições do subsistema de saúde brasileiro. Propõe-se um método de alocação de recursos federais, objetivando minimizar desigualdades entre as Unidades da Federação, a partir de seus desempenhos na área de saúde.

A class of improved heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimators

The heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator proposed by White (1980), also known as HC0, is commonly used in practical applications and is implemented into a number of statistical software. Cribari–Neto, Ferrari & Cordeiro (2000) have developed a bias-adjustment scheme that delivers bias-corrected White estimators. There are several variants of the original White estimator that also commonly used by practitioners. These include the HC1, HC2 and HC3 estimators, which have proven to have superior small-sample behavior relative to White’s estimator. This paper defines a general bias-correction mechamism that can be applied not only to White’s estimator, but to variants of this estimator as well, such as HC1, HC2 and HC3. Numerical evidence on the usefulness of the proposed corrections is also presented. Overall, the results favor the sequence of improved HC2 estimators.