Métodos bayesianos e epidemiologia espacial : avaliando a taxa de fecundidade em mulheres de 10 a 19 anos em Porto Alegre

Introdução - A forma tradicional para se estudar a variação espacial de taxas é feita considerando a contagem do número de pessoas em cada área de um mapa em relação à população exposta, denominada taxa bruta. Entretanto, essa representação nem sempre é a melhor, principalmente na presença de população pequena. Objetivos - Utilizar métodos de Epidemiologia Espacial para representar a taxa de fecundidade específica em mulheres de 10 a 19 anos, utilizando como exemplo a cidade de Porto Alegre no ano de 2003 e investigar sua distribuição geográfica por meio de técnicas de Mapeamento de Eventos de Saúde. Métodos - Utilizando-se a base de dados do SINASC e o Censo do IBGE para o ano de 2000, considerando-se as divisões de bairro da cidade de Porto Alegre, construiu-se a taxa de fecundidade específica na adolescência. Métodos de suavização para controlar as flutuações aleatórias do risco foram usados, como o Estimador Bayesiano Empírico Local de Marshall e o Estimador Totalmente Bayesiano. Resultados - No ano de 2003 ocorreram 28 nascidos vivos por mil mulheres de 10 a 19 anos na cidade. Em alguns bairros, a representação bruta revelou valores quase três vezes maiores. Com os métodos de suavização, apresenta-se uma distribuição espacial subjacente mais real e taxas com menor heterogeneidade espacial. Alguns bairros com maiores taxas de maternidade na adolescência encontram-se em regiões com piores condições sócio-econômicas. Conclusões - O método Totalmente Bayesiano mostrou ser o melhor para estimar a variabilidade da taxa de fecundidade específica em mulheres de 10 a 19 anos nos bairros de Porto Alegre, principalmente nos locais onde a população exposta era muito pequena.

Um estudo sobre detecção de desvios: aplicação em bancos de dados da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul

A mineração de dados é o núcleo do processo de descoberta de conhecimento em base de dados. Durante a mineração podem ser aplicadas diversas técnicas para a extração de conhecimento. Cada técnica disponível visa à realização de um objetivo e é executada de uma forma em particular. O foco desta dissertação é uma destas técnicas conhecida como detecção de desvios. A detecção de desvios é baseada no reconhecimento do padrão existente nos dados avaliados e a capacidade de identificar valores que não suportem o padrão identificado. Este trabalho propõe uma sistemática de avaliação dos dados, com o objetivo de identificar os registros que destoam do padrão encontrado. Para este estudo são aplicadas algumas técnicas de avaliação estatística. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre descoberta de conhecimento em base de dados (DCBD) e mineração de dados (MD). Na seqüência, são apresentados os principais conceitos que auxiliam na definição do que é um desvio, quais as técnicas utilizadas para a detecção e a forma de avaliação do mesmo. Dando continuidade ao trabalho, a sistemática CRISP_DM é descrita por ser aplicada aos estudos de casos realizados. A seguir, são descritos os estudos de casos realizados que utilizaram as bases da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul (SES). Finalmente, são apresentados as conclusões do estudo e possíveis trabalhos futuros.

Indicadores de renda baseados em consumo de energia elétrica: abordagens domiciliar e regional na perspectiva da estatística espacial

Com o objetivo de avaliar o uso do consumo de energia elétrica como indicador socioeconômico, esta pesquisa analisa informações em dois níveis de agregação geográfica. No primeiro, sob perspectiva territorial, investiga indicadores de Renda e Consumo de Energia Elétrica agregados por áreas de ponderação (conjunto de setores censitários) do município de São Paulo e utiliza os microdados do Censo Demográfico 2000 em conjunto com a base de domicílios da AES Eletropaulo. Aplica modelos de Spatial Auto-Regression (SAR), Geographically Weighted Regression (GWR), e um modelo inédito combinado (GWR+SAR), desenvolvido neste estudo. Diversas matrizes de vizinhança foram utilizadas na avaliação da influência espacial (com padrão Centro-Periferia) das variáveis em estudo. As variáveis mostraram forte auto-correlação espacial (I de Moran superior a 58% para o Consumo de Energia Elétrica e superior a 75% para a Renda Domiciliar). As relações entre Renda e Consumo de Energia Elétrica mostraram-se muito fortes (os coeficientes de explicação da Renda atingiram valores de 0,93 a 0,98). No segundo nível, domiciliar, utiliza dados coletados na Pesquisa Anual de Satisfação do Cliente Residencial, coordenada pela Associação Brasileira dos Distribuidores de Energia Elétrica (ABRADEE), para os anos de 2004, 2006, 2007, 2008 e 2009. Foram aplicados os modelos Weighted Linear Model (WLM), GWR e SAR para os dados das pesquisas com as entrevistas alocadas no centróide e na sede dos distritos. Para o ano de 2009, foram obtidas as localizações reais dos domicílios entrevistados. Adicionalmente, foram desenvolvidos 6 algoritmos de distribuição de pontos no interior dos polígonos dos distritos. Os resultados dos modelos baseados em centróides e sedes obtiveram um coeficiente de determinação R2 em torno de 0,45 para a técnica GWR, enquanto os modelos baseados no espalhamento de pontos no interior dos polígonos dos distritos reduziram essa explicação para cerca de 0,40. Esses resultados sugerem que os algoritmos de alocação de pontos em polígonos permitem a observação de uma associação mais realística entre os construtos analisados. O uso combinado dos achados demonstra que as informações de faturamento das distribuidoras de energia elétrica têm grande potencial para apoiar decisões estratégicas. Por serem atuais, disponíveis e de atualização mensal, os indicadores socioeconômicos baseados em consumo de energia elétrica podem ser de grande utilidade como subsídio a processos de classificação, concentração e previsão da renda domiciliar.

Fatores que influenciam a probabilidade de ocorrência de inovação tecnológica em micro e pequenas empresas brasileiras : uma análise quantitativa dos dados da PINTEC 2008

A presente pesquisa visa identificar os fatores que influenciam a inovação tecnológica em micro e pequenas empresas brasileiras, por meio da análise dos dados secundários da Pesquisa de Inovação Tecnológica (PINTEC 2008), conduzida pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) junto a 16.371 empresas de ramos industriais e de serviços selecionados. Para tanto, foi feita a modelagem estatística dos microdados relativos à sub-amostra formada pelas 3.092 micro e pequenas empresas inquiridas pela PINTEC 2008. A análise das correlações entre as variáveis que influenciam as inovações e quatro variáveis que caracterizam o tipo e a abrangência das inovações tecnológicas – inovação em produto para o mercado nacional, inovação em produto para o mercado mundial, inovação em processo para o mercado nacional, inovação em processo para o mercado mundial – permitiu selecionar as variáveis independentes mais significativas em termos de influência sobre a ocorrência de inovação em micro e pequenas empresas. Com base nessas mesmas correlações, foram elaboradas regressões logísticas (logit), nas quais as variáveis dependentes escolhidas foram as quatro variáveis caracterizadoras do tipo e da abrangência da inovação acima mencionadas, e as variáveis independentes foram selecionadas dentre aquelas com maior poder explicativo sobre a ocorrência de inovação. Foram tomadas as devidas precauções para evitar a ocorrência de multicolinearidade nas regressões. Os resultados das regressões, analisados à luz da revisão bibliográfica, revelam a importância das variáveis independentes para a ocorrência de inovação em micro e pequenas empresas, e ajudam nas reflexões sobre possíveis melhorias nas políticas de estímulo à inovação tecnológica em micro e pequenas empresas.

Alguns aspectos numéricos e teóricos das equações de Navier-Stokes na modelagem do escoamento em torno de um vórtice

Neste trabalho desenvolvemos uma metodologia numérica para a solução do escoamento em torno de um vórtice. Como a análise completa deste tipo de fluxo não é uma tarefa fácil, simplificações quanto ao escoamento e ao método numérico são necessárias. Também investigamos o comportamento das soluções das equações governantes (Navier-Stokes) quando o tempo tende ao infinito. Nesse sentido, dividimos este trabalho em duas partes: uma numérica e outra analítica. Com o intuito de resolver numericamente o problema, adotamos o método de diferenças finitas baseado na formulação incompressível das equações governantes. O método numérico para integrar essas equações é baseado no esquema de Runge- Kutta com três estágios. Os resultados numéricos são obtidos para cinco planos bidimensionais de um vórtice com números de Reynolds variando entre 1000 e 10000. Na parte analítica estudamos taxas de decaimento das soluções das equações de Navier-Stokes quando os dados iniciais são conhecidos. Também estimamos as taxas de decaimento para algumas derivadas das soluções na norma L2 e comparamos com as taxas correspondentes da solução da equação do calor.

Projeção de inflação no Brasil utilizando dados agregados e desagregados : um teste de poder preditivo por horizonte de tempo

O trabalho tem como objetivo comparar a eficácia das diferentes metodologias de projeção de inflação aplicadas ao Brasil. Serão comparados modelos de projeção que utilizam os dados agregados e desagregados do IPCA em um horizonte de até doze meses à frente. Foi utilizado o IPCA na base mensal, com início em janeiro de 1996 e fim em março de 2012. A análise fora da amostra foi feita para o período entre janeiro de 2008 e março de 2012. Os modelos desagregados serão estimados por SARIMA, pelo software X-12 ARIMA disponibilizado pelo US Census Bureau, e terão as aberturas do IPCA de grupos (9) e itens (52), assim como aberturas com sentido mais econômico utilizadas pelo Banco Central do Brasil como: serviços, administrados, alimentos e industrializados; duráveis, não duráveis, semiduráveis, serviços e administrados. Os modelos agregados serão estimados por técnicas como SARIMA, modelos estruturais em espaço-estado (Filtro de Kalman) e Markov-switching. Os modelos serão comparados pela técnica de seleção de modelo Model Confidence Set, introduzida por Hansen, Lunde e Nason (2010), e Dielbod e Mariano (1995), no qual encontramos evidências de ganhos de desempenho nas projeções dos modelos mais desagregados em relação aos modelos agregados.

Impacto dos fatores climáticos nas vendas do varejo no Brasil. Uma abordagem com dados de painel com efeito fixo.

Os impactos das variações climáticas tem sido um tema amplamente pesquisado na macroeconomia mundial e também em setores como agricultura, energia e seguros. Já para o setor de varejo, uma busca nos principais periódicos brasileiros não retornou nenhum estudo específico. Em economias mais desenvolvidas produtos de seguros atrelados ao clima são amplamente negociados e através deste trabalho visamos também avaliar a possibilidade de desenvolvimento deste mercado no Brasil. O presente trabalho buscou avaliar os impactos das variações climáticas nas vendas do varejo durante período de aproximadamente 18 meses (564 dias) para 253 cidades brasileiras. As informações de variações climáticas (precipitação, temperatura, velocidade do vento, umidade relativa, insolação e pressão atmosférica) foram obtidas através do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) e cruzadas com as informações transacionais de até 206 mil clientes ativos de uma amostra não balanceada, oriundos de uma instituição financeira do ramo de cartões de crédito. Ambas as bases possuem periodicidade diária. A metodologia utilizada para o modelo econométrico foram os dados de painel com efeito fixo para avaliação de dados longitudinais através dos softwares de estatística / econometria EViews (software proprietário da IHS) e R (software livre). A hipótese nula testada foi de que o clima influencia nas decisões de compra dos clientes no curto prazo, hipótese esta provada pelas análises realizadas. Assumindo que o comportamento do consumidor do varejo não muda devido à seleção do meio de pagamento, ao chover as vendas do varejo em moeda local são impactadas negativamente. A explicação está na redução da quantidade total de transações e não o valor médio das transações. Ao excluir da base as cidades de São Paulo e Rio de Janeiro não houve alteração na significância e relevância dos resultados. Por outro lado, a chuva possui efeito de substituição entre as vendas online e offline. Quando analisado setores econômicos para observar se há comportamento diferenciado entre consumo e compras não observou-se alteração nos resultados. Ao incluirmos variáveis demográficas, concluímos que as mulheres e pessoas com maior faixa de idade apresentam maior histórico de compras. Ao avaliar o impacto da chuva em um determinado dia e seu impacto nos próximos 6 à 29 dias observamos que é significante para a quantidade de transações porém o impacto no volume de vendas não foi significante.

Estudo da prevalência e das características do zumbido em trabalhadores expostos ao ruído ocupacional

Introdução: O zumbido é definido como uma sensação auditiva ilusória sem a presença de um som externo. Acomete homens e mulheres, mais comumente entre 40 e 70 anos de idade, às vezes podendo ocorrer em crianças. Análises de dados epidemiológicos indicam que a exposição ao ruído é uma das causas mais comuns de zumbido. Objetivos: Os objetivos gerais deste estudo foram verificar a prevalência do zumbido em trabalhadores expostos ao ruído ocupacional e avaliar a freqüência e a intensidade do zumbido. Os objetivos específicos foram avaliar a gravidade do zumbido; analisar a presença do zumbido por sexo, cor, idade e tempo de trabalho com exposição ao ruído e analisar a relação do zumbido com as freqüências mais acometidas na audiometria e com a presença e grau da perda auditiva, independente do nexo da perda. Materiais e Métodos: Trata-se de um estudo transversal para o qual foram selecionados 362 prontuários de trabalhadores expostos a ruído ocupacional ≥80dB(NA)/8h diárias. Estes trabalhadores haviam sido submetidos a meatoscopia, anamnese clínica e ocupacional, audiometria de via aérea, avaliação de freqüência e intensidade do zumbido e à escala de avaliação da gravidade do zumbido. Conclusão: A prevalência do zumbido foi de 9,9%. Nas análises de regressão conclui-se que trabalhadores com presença de perda auditiva em pelo menos um dos ouvidos têm 2,396 vezes mais chances de ter zumbido quando comparados com os que não tem perda auditiva. Os trabalhadores com faixa etária acima ou igual a 30 anos tem 5,353 vezes mais chances de ter perda auditiva em pelo menos um dos ouvidos quando comparados com os de faixa etária menor que 30 anos. Com relação ao tempo de trabalho em contato com o ruído, a analise estatística revela que trabalhadores com diferença de 1 ano no tempo de trabalho em contato com ruído tem um risco 5,3 % (OR=1,053) maior de apresentar perda auditiva.

Epidemiologia molecular da tuberculose resistente a múltiplos fármacos no Rio Grande do Sul

A tuberculose resistente a múltiplos fármacos (TB MDR) é definida como uma forma de tuberculose (TB) causada por Mycobacterium tuberculosis resistente a pelo menos isoniazida e rifampicina. A TB MDR é um problema mundial crescente resultante da não adesão dos pacientes ao tratamento e pelo gerenciamento ineficaz da doença pelos sistemas de saúde. Este estudo foi realizado com o objetivo de identificar os fatores de risco e os padrões de transmissão da TB MDR no Estado do Rio Grande do Sul, comparando os resultados obtidos com aqueles casos de TB suscetíveis aos fármacos. Durante os anos de 1999 e 2000 foram identificados 60 isolados MDR no Laboratório Central do RS (LACEN) e 202 isolados suscetíveis aos fármacos anti-TB. Estes isolados foram analisados utilizando a técnica de Polimorfismo do Tamanho dos Fragmentos de Restrição (RFLP) baseado no IS6110. Os dados clínicos e demográficos dos pacientes portadores destas linhagens também foram analisados. Nos isolados que apresentaram seis ou menos cópias de IS6110 foi realizada uma segunda técnica de genotipagem, o Spoligotyping. Os pacientes portadores de linhagens de M. tuberculosis com padrões idênticos foram considerados clusters. Foi observado que entre os 262 isolados, 94 (36%) pertenciam a 20 distintos clusters, e após a análise por Spoligotyping, 89 destes isolados (34%) permaneceram em cluster. Os isolados MDR não diferiram estatisticamente dos isolados suscetíveis na proporção de formação de cluster. Foi observada associação significante entre a ocorrência de TB MDR e tratamento prévio (p < 0,001) e falência no tratamento (p < 0,001). No entanto, os pacientes HIV positivos foram associados com TB suscetível (p = 0,024). Também foi identificado que pacientes não casados desenvolveram mais TB devida à transmissão recente (p < 0,005). A introdução da terapia supervisionada de curta duração (DOTS) no RS será importante, pois auxiliará na diminuição das taxas de falência e abandono de tratamento, evitando o desenvolvimento de novas linhagens MDR.

Memória longa em dados intradiários: um estudo sobre projeções baseadas na ordem fracionária de integração dos Retornos de Ações e Índices de ações

Mandelbrot (1971) demonstrou a importância de considerar dependências de longo prazo na precificação de ativos - o método tradicional para mensurá-las, encontrado em Hurst (1951), faz uso da estatística R/S. Paralelamente a isso, Box e Jenkins (1976; edição original de 1970) apresentaram sua famosa metodologia para determinação da ordem dos parâmetros de modelos desenvolvidos no contexto de processos com memória de curto prazo, conhecidos por ARIMA (acrônimo do inglês Autoregressive Integrated Moving Average). Estimulados pela percepção de que um modelo que pretenda representar fielmente o processo gerador de dados deva explicar tanto a dinâmica de curto prazo quanto a de longo prazo, Granger e Joyeux (1980) e Hosking (1981) introduziram os modelos ARFIMA (de onde o F adicionado vem de Fractionally), uma generalização da classe ARIMA, nos quais a dependência de longo prazo estimada é relacionada ao valor do parâmetro de integração. Pode-se dizer que a partir de então processos com alto grau de persistência passaram a atrair cada vez mais o interesse de pesquisadores, o que resultou no desenvolvimento de outros métodos para estimá-la, porém sem que algum tenha se sobressaído claramente – e é neste ponto que o presente trabalho se insere. Por meio de simulações, buscou-se: (1) classificar diversos estimadores quanto a sua precisão, o que nos obrigou a; (2) determinar parametrizações razoáveis desses, entendidas aqui como aquelas que minimizam o viés, o erro quadrático médio e o desvio-padrão. Após rever a literatura sobre o tema, abordar estes pontos se mostrou necessário para o objetivo principal: elaborar estratégias de negociação baseadas em projeções feitas a partir da caracterização de dependências em dados intradiários, minuto a minuto, de ações e índices de ações. Foram analisadas as séries de retornos da ação Petrobras PN e do Índice Bovespa, com dados de 01/04/2013 a 31/03/2014. Os softwares usados foram o S-Plus e o R.

Estatística aplicada a sistemas de informações

O item não apresenta o texto completo, para aquisição do livro na íntegra você poderá acessar a Editora da UFSCar por meio do link: www.editora.ufscar.br

Contribuição à análise de dados categorizados

Dinis Pestana

Determinantes da Estrutura de Capital de Companhias Abertas Brasileiras Não-Financeiras: Um Estudo Empírico com Dados em Painel

When a company desires to invest in a project, it must obtain resources needed to make the investment. The alternatives are using firm s internal resources or obtain external resources through contracts of debt and issuance of shares. Decisions involving the composition of internal resources, debt and shares in the total resources used to finance the activities of a company related to the choice of its capital structure. Although there are studies in the area of finance on the debt determinants of firms, the issue of capital structure is still controversial. This work sought to identify the predominant factors that determine the capital structure of Brazilian share capital, non-financial firms. This work was used a quantitative approach, with application of the statistical technique of multiple linear regression on data in panel. Estimates were made by the method of ordinary least squares with model of fixed effects. About 116 companies were selected to participate in this research. The period considered is from 2003 to 2007. The variables and hypotheses tested in this study were built based on theories of capital structure and in empirical researches. Results indicate that the variables, such as risk, size, and composition of assets and firms growth influence their indebtedness. The profitability variable was not relevant to the composition of indebtedness of the companies analyzed. However, analyzing only the long-term debt, comes to the conclusion that the relevant variables are the size of firms and, especially, the composition of its assets (tangibility).This sense, the smaller the size of the undertaking or the greater the representation of fixed assets in total assets, the greater its propensity to long-term debt. Furthermore, this research could not identify a predominant theory to explain the capital structure of Brazilian

Análise de agrupamentos dos dados de DFA oriundos de perfis elétricos de indução de poços de petróleo

The main objective of this study is to apply recently developed methods of physical-statistic to time series analysis, particularly in electrical induction s profiles of oil wells data, to study the petrophysical similarity of those wells in a spatial distribution. For this, we used the DFA method in order to know if we can or not use this technique to characterize spatially the fields. After obtain the DFA values for all wells, we applied clustering analysis. To do these tests we used the non-hierarchical method called K-means. Usually based on the Euclidean distance, the K-means consists in dividing the elements of a data matrix N in k groups, so that the similarities among elements belonging to different groups are the smallest possible. In order to test if a dataset generated by the K-means method or randomly generated datasets form spatial patterns, we created the parameter Ω (index of neighborhood). High values of Ω reveals more aggregated data and low values of Ω show scattered data or data without spatial correlation. Thus we concluded that data from the DFA of 54 wells are grouped and can be used to characterize spatial fields. Applying contour level technique we confirm the results obtained by the K-means, confirming that DFA is effective to perform spatial analysis