Aplicação de modelos de regressão aleatória utilizando diferentes estruturas de dados

A total of 3.035 lactations of Holstein cows from four farms in the Southeast, to check the influence of data structure of milk yield on the genetic parameters. Four dataset with different structures were tested, weekly controls (CW) with 122.842 controls, monthly controls (CM) 30.883, bimonthly controls (CB) with 15,837 and quarterly controls (CQ) with 12,702. The random regression model was used and was considered as random additive genetic and permanent environment effects, fixed effects of the contemporary groups (herd-year-month of test-day) and age of cow (linear and quadratic effects). Heritability estimates showed similar trends among the data files analyzed, with the greatest similarity between dataset CS, CM and CB. The dataset submitted all the CB estimates of genetic parameters analyzed with the same trend and similar magnitude to the CS and CM dataset, allowing the claim that there was no influence of the data structure on estimates of covariance components for the dataset CS, CM and CB. Thus, milk recording could be accomplished in a CB structure.

Modelos de regressão para identificação de marcadores preditivos de asma na descendência de mulheres com atopia

Trabalho de projecto de mestrado, Bioestatística, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016

Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de Cox.

O gerenciamento de riscos climáticos requer informação sobre estados futuros de variáveis climáticas, geralmente representada por funções de distribuição de probabilidade acumulada (FDPA, P(Y?y) ou por sua funções complementares (P(Y>y)), ditas funções probabilidade de exceder (FPE). Uma variedade de métodos estatísticos tem sido utilizada para estimação de FPE, incluindo, modelos de regressão linear múltipla, regressão logística e métodos não paramétricos (MAIA et al, 2007; LO et al, 2008). Apesar de parecer intuitivo que a incerteza associada às estimativas das FPE é fundamental para os tomadores de decisão, esse tipo de informação raramente é fornecido. Modelos estatísticos de previsão baseados em séries históricas da variável de interesse (chuva, temperatura) e de preditores derivados de estados do oceano e da atmosfera (índices climáticos tais como: temperaturas da superfície do mar ? TSM, índice de oscilação sul, IOS, El Nino/Oscilação Sul - ENSO) se constituem em alternativas promissoras para auxílio às tomada de decisão, em escalas locais e regionais. O uso de tais indicadores permite incorporar mudanças de padrão derivadas de mudanças climáticas em modelos estatísticos que utilizam informação histórica. Neste trabalho, mostramos como o Modelo de Regressão de Cox (MRC; COX, 1972), tradicionalmente utilizado para modelagem de tempos de falha, em investigações na área médica e em ciências sociais, pode ser de grande utilidade para avaliação probabilística de riscos climáticos, mesmo para variáveis que não representam tempos de falha tais como chuva, produtividade de culturas, lucros, entre outras. O MRC pode ser utilizado para avaliar a influência de preditores (índices climáticos) sobre riscos de interesse (representados pelas FPE), estimar FPE para combinações específicas de preditores e incertezas associadas além de fornecer informação sobre riscos relativos, de grande valor para tomadores de decisão. Apresentamos dois estudos de caso nos quais o Modelo de Cox foi usado para investigar: a) o efeito do IOS e de um índice derivado de TSM do Pacífico sobre o início da estação chuvosa em Cairns (Austrália) e b) a influência o índice Nino 3.4, derivado de estados da TSM no Pacífico Equatorial sobre o chuva acumulada no período de Março a Junho em Limoeiro do Norte (Ceará, Brasil). O objetivo da apresentação desses estudos é meramente didático, para demonstrar o potencial do método proposto como ferramenta de auxílio à tomada de decisão.

Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de COX.

2008

Modelos de resposta à interação entre fármacos anestésicos : análise de regressão e análise de Clusters

Os avanços tecnológicos e científicos, na área da saúde, têm vindo a aliar áreas como a Medicina e a Matemática, cabendo à ciência adequar de forma mais eficaz os meios de investigação, diagnóstico, monitorização e terapêutica. Os métodos desenvolvidos e os estudos apresentados nesta dissertação resultam da necessidade de encontrar respostas e soluções para os diferentes desafios identificados na área da anestesia. A índole destes problemas conduz, necessariamente, à aplicação, adaptação e conjugação de diferentes métodos e modelos das diversas áreas da matemática. A capacidade para induzir a anestesia em pacientes, de forma segura e confiável, conduz a uma enorme variedade de situações que devem ser levadas em conta, exigindo, por isso, intensivos estudos. Assim, métodos e modelos de previsão, que permitam uma melhor personalização da dosagem a administrar ao paciente e por monitorizar, o efeito induzido pela administração de cada fármaco, com sinais mais fiáveis, são fundamentais para a investigação e progresso neste campo. Neste contexto, com o objetivo de clarificar a utilização em estudos na área da anestesia de um ajustado tratamento estatístico, proponho-me abordar diferentes análises estatísticas para desenvolver um modelo de previsão sobre a resposta cerebral a dois fármacos durante sedação. Dados obtidos de voluntários serão utilizados para estudar a interação farmacodinâmica entre dois fármacos anestésicos. Numa primeira fase são explorados modelos de regressão lineares que permitam modelar o efeito dos fármacos no sinal cerebral BIS (índice bispectral do EEG – indicador da profundidade de anestesia); ou seja estimar o efeito que as concentrações de fármacos têm na depressão do eletroencefalograma (avaliada pelo BIS). Na segunda fase deste trabalho, pretende-se a identificação de diferentes interações com Análise de Clusters bem como a validação do respetivo modelo com Análise Discriminante, identificando grupos homogéneos na amostra obtida através das técnicas de agrupamento. O número de grupos existentes na amostra foi, numa fase exploratória, obtido pelas técnicas de agrupamento hierárquicas, e a caracterização dos grupos identificados foi obtida pelas técnicas de agrupamento k-means. A reprodutibilidade dos modelos de agrupamento obtidos foi testada através da análise discriminante. As principais conclusões apontam que o teste de significância da equação de Regressão Linear indicou que o modelo é altamente significativo. As variáveis propofol e remifentanil influenciam significativamente o BIS e o modelo melhora com a inclusão do remifentanil. Este trabalho demonstra ainda ser possível construir um modelo que permite agrupar as concentrações dos fármacos, com base no efeito no sinal cerebral BIS, com o apoio de técnicas de agrupamento e discriminantes. Os resultados desmontram claramente a interacção farmacodinâmica dos dois fármacos, quando analisamos o Cluster 1 e o Cluster 3. Para concentrações semelhantes de propofol o efeito no BIS é claramente diferente dependendo da grandeza da concentração de remifentanil. Em suma, o estudo demostra claramente, que quando o remifentanil é administrado com o propofol (um hipnótico) o efeito deste último é potenciado, levando o sinal BIS a valores bastante baixos.

Estimativas de parâmetros genéticos para produção de leite em búfalas por modelos de repetibilidade, multi-característica e de regressão aleatória

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Determinantes do consumo de frutas e hortaliças em adolescentes por regressão quantílica

OBJETIVO: Analisar o consumo de frutas, legumes e verduras (FLV) de adolescentes e identificar fatores associados. MÉTODOS: Estudo transversal de base populacional com amostra representativa de 812 adolescentes de ambos os sexos de São Paulo, SP, em 2003. O consumo alimentar foi medido pelo recordatório alimentar de 24 horas. O consumo de FLV foi descrito em percentis e para investigar a associação entre a ingestão de FLV e variáveis explanatórias; foram utilizados modelos de regressão quantílica. RESULTADOS: Dos adolescentes entrevistados, 6,4% consumiram a recomendação mínima de 400 g/dia de FLV e 22% não consumiram nenhum tipo de FLV. Nos modelos de regressão quantílica, ajustados pelo consumo energético, faixa etária e sexo, a renda domiciliar per capita e a escolaridade do chefe de família associaram-se positivamente ao consumo de FLV, enquanto o hábito de fumar associou-se negativamente. Renda associou-se significativamente aos menores percentis de ingestão (p20 ao p55); tabagismo aos percentis intermediários (p45 ao p75) e escolaridade do chefe de família aos percentis finais de consumo de FLV (p70 ao p95). CONCLUSÕES: O consumo de FLV por adolescentes paulistanos mostrou-se abaixo das recomendações do Ministério da Saúde e é influenciado pela renda domiciliar per capita, pela escolaridade do chefe de família e pelo hábito de fumar.

Estudo da não linearidade dos modelos de Oswin e Halsey aplicados na construção de isotermas

Os modelos de regressão Oswin e Halsey são utilizados na engenharia de alimentos na estimação de curvas de isotermas de adsorção, úteis em diversas aplicações. No entanto, por serem não lineares, podem-se questionar a validade de previsão do comportamento assintótico, ou equivalentemente, a extensão do comportamento linear. Mediante o exposto, o objetivo deste trabalho foi estudar esses modelos na construção de isotermas com a realização de um estudo via simulação Monte Carlo, no qual foram gerados valores aleatórios de níveis de atividades de água (a w) como variável independente para os referidos modelos. Com enfoque na obtenção dos resultados das propriedades de não linearidade, concluiu-se, por meio da medida de curvatura intrínseca, que ambos os modelos, quando utilizados com altos valores de a w, comportaram-se de forma similar, obtendo-se resultados promissores em relação à complexidade de convergência. Os resultados da curvatura extrínseca evidenciaram que em todas as faixas de a w avaliadas os modelos carecem de uma parametrização que possa garantir um comportamento mais próximo ao linear.

Regressão logística ordinal em estudos epidemiológicos

Os modelos de regressão logística ordinal vêm sendo aplicados com sucesso na análise de estudos epidemiológicos. Entretanto, a verificação da adequação de cada modelo tem recebido atenção limitada. O artigo apresenta uma breve análise dos principais modelos de regressão logística ordinal e as estratégias para ajuste s, as técnicas de verificação de qualidade do ajuste, bem como os comandos para execução nos softwares R e Stata. A metodologia é ilustrada com aplicação dos dados do Second National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES II), o conhecido levantamento de saúde e nutrição.

Uso combinado de modelos de estresse no trabalho e a saúde auto-referida na enfermagem

OBJETIVO: Identificar combinações de dois modelos do estresse psicossocial do trabalho em equipes de enfermagem e sua associação com a saúde auto-referida. MÉTODOS: Estudo transversal com trabalhadoras de três hospitais públicos do Município do Rio de Janeiro, RJ (N=1307). Foi aplicado questionário multidimensional que incluiu duas escalas de estresse no trabalho (modelo demanda-controle e desequilíbrio esforço-recompensa) em 2006. Foram considerados o modelo demanda e controle parcial e completo (inclui apoio social no trabalho), assim como o esforço e recompensa parcial e completo (inclui excesso de comprometimento com o trabalho). Modelos de regressão múltipla foram utilizados para estimar razões de chances ajustadas e seus respectivos intervalos com 95% de confiança. RESULTADOS: As dimensões de ambos os modelos estiveram independentemente associadas à situação de saúde, com odds ratios entre 1,70 e 3,37. O modelo parcial demanda-controle mostrou-se menos associado à saúde (OR = 1,79; IC95% 1,26;2,53) quando comparado ao de desequilíbrio esforço-recompensa (OR=2,27; IC95% 1,57;3,30). A incorporação do apoio social e do excesso de comprometimento com o trabalho aumentou a força de associação dos modelos demanda-controle e desequilíbrio esforço-recompensa, respectivamente. Foi observado aumento na força de associação quando os dois modelos parciais foram combinados. CONCLUSÕES: Os resultados indicam melhor desempenho do modelo desequilíbrio esforço-recompensa para este grupo específico e para o desfecho avaliado e vantagem do uso de modelos completos ou do uso combinado em modelos parciais.

Determinantes do consumo de frutas e hortaliças em adolescentes por regressão quantílica

OBJETIVO: Analisar o consumo de frutas, legumes e verduras (FLV) de adolescentes e identificar fatores associados. MÉTODOS: Estudo transversal de base populacional com amostra representativa de 812 adolescentes de ambos os sexos de São Paulo, SP, em 2003. O consumo alimentar foi medido pelo recordatório alimentar de 24 horas. O consumo de FLV foi descrito em percentis e para investigar a associação entre a ingestão de FLV e variáveis explanatórias; foram utilizados modelos de regressão quantílica. RESULTADOS: Dos adolescentes entrevistados, 6,4% consumiram a recomendação mínima de 400 g/dia de FLV e 22% não consumiram nenhum tipo de FLV. Nos modelos de regressão quantílica, ajustados pelo consumo energético, faixa etária e sexo, a renda domiciliar per capita e a escolaridade do chefe de família associaram-se positivamente ao consumo de FLV, enquanto o hábito de fumar associou-se negativamente. Renda associou-se significativamente aos menores percentis de ingestão (p20 ao p55); tabagismo aos percentis intermediários (p45 ao p75) e escolaridade do chefe de família aos percentis finais de consumo de FLV (p70 ao p95). CONCLUSÕES: O consumo de FLV por adolescentes paulistanos mostrou-se abaixo das recomendações do Ministério da Saúde e é influenciado pela renda domiciliar per capita, pela escolaridade do chefe de família e pelo hábito de fumar.

Modelos estatísticos de previsão do ozono troposférico na região de Lisboa e Vale do Tejo

A previsão das concentrações de ozono troposférico é importante devido aos impactos deste poluente na saúde humana e na vegetação. Neste contexto, o objectivo principal deste trabalho é a previsão de ozono na região de Lisboa e Vale do Tejo, através de métodos estatísticos com base em dados horários do próprio dia, para cada estação. A previsão foi dividida entre avaliação instantânea (previsão baseada em dados momentâneos) recorrendo a árvores de regressão, e previsão horária para um período horário de previsão específico (13:00 -17:00 horas UTC) utilizando modelos de regressão linear. A Avaliação instantânea foi dividida entre análise espacial e análise meteorológica e de precursores. Foram utilizadas séries temporais de dados de 2000 a 2005. No caso da previsão horária utilizaram-se, na fase de validação, dados de 2006. Concluiu-se que, para a avaliação instantânea, a análise espacial apresenta melhores resultados do que a meteorológica. Os modelos de regressão elaborados, para a previsão horária apresentam bons resultados na fase de treino, mas os índices de performance demonstram resultados menos bons na fase de validação. No geral, estes podem ser considerados bons a explicar o comportamento do ozono, contudo menos rigorosos na previsão de excedências. Foi constatada a existência de uma tendência geral para um decréscimo do coeficiente de determinação e um aumento do erro padrão ao longo do período de previsão. Assim os coeficientes de determinação mais elevados e os erros padrão menores verificam-se às 13:00 e o contrário verifica-se às 17:00 horas UTC.

Modelos de propensão ao consumo baseados em rede neuronais, o caso particular do crédito pessoal

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Determinação de proteína em café cru por espectroscopia NIR e regressão PLS

A combinação da espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) e calibração multivariada (método dos mínimos quadrados parciais - PLS) para a determinação do teor de proteína total em amostras de café cru, foi investigada. Os teores de proteína total foram inicialmente determinados usando-se como método de referência o de Kjeldhal, e, posteriormente foram construídos modelos de regressão a partir dos espectros na região do infravermelho próximo das amostras de café cru. Foram coletados 159 espectros das amostras de café cru utilizando um acessório de reflectância difusa, na faixa espectral de 4500 a 10000cm-1. Os espectros originais no NIR sofreram diferentes transformações e pré-tratamento matemático, como a transformação Kubelka-Munk; correção multiplicativa de sinal (MSC); alisamento (SPLINE); derivada primeira; média móvel e o pré-tratamento dos dados escalados pela variância. O método analítico proposto possibilitou a determinação direta, sem destruição da amostra, com obtenção de resultados rápidos e sem o consumo de reagentes químicos de forma a preservar o meio ambiente. O método proposto forneceu resultados com boa capacidade de previsão do teor de proteína total, sendo que os erros médios foram inferiores a 6,7%.