1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorJardim, Simone Soares Lima-
dc.date.accessioned2014-09-16T15:45:30Z-
dc.date.available2014-09-16T15:45:30Z-
dc.date.issued2014-09-16-
dc.date.submitted2010-03-31-
dc.identifier.citationJARDIM, S. S. L. Análise do padrão espacial da mortalidade infantil utilizando geoestatística. 2011. 72 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3696-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectGeoestatística clássicapt_BR
dc.subjectGeoestatística baseada em modelospt_BR
dc.subjectMáxima verossimilhançapt_BR
dc.subjectSaúde públicapt_BR
dc.subjectMapas de mortalidade infantilpt_BR
dc.subjectClassical geostatisticspt_BR
dc.subjectModel-based geostatisticspt_BR
dc.subjectMaximum likelihoodpt_BR
dc.subjectPublic Healthpt_BR
dc.subjectInfant mortality mapspt_BR
dc.titleAnálise do padrão espacial da mortalidade infantil utilizando geoestatísticapt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coNogueira, Denismar Alves-
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee1Oliveira, Marcelo Silva de-
dc.contributor.referee2Nogueira, Denismar Alves-
dc.description.resumoThe study of infant mortality using spatial statistics is important to the identification of risk areas that need intervention by health organizations. Geostatistics, applied for analyzing data continuously distributed in space, is considered one of the most important methods for spatial analysis. The aim of this work was to analyze the spatial distribution of infant mortality using both classical geostatistics and model-based geostatistics. It was used count data of infant deaths located at census sectors in the city of Alfenas - MG from 2000 to 2004. It was used the method of maximum likelihood to find the estimator of the parameters of the classical geostatistics, while the method of Monte Carlo maximum likelihood was used to find the parameters of the model-based geostatistics. The absolute error and the Akaike information criteria were applied to detect the most appropriate methodology for modeling the infant mortality. The exploratory analysis showed that the data presented spatial dependence and goodness-of-fit to the Poisson distribution. Both, the absolute error and the Akaike information criteria showed that model-based geostatistics was more suitable than classical geostatistics for modeling the infant mortality in the city of Alfenas. It was used model-based geostatistics to construct a prediction map of the infant mortality and prediction maps of the two covariates more correlated to the infant mortality. It was observed evidences of relationship between the map of the infant mortality and the maps of the two covariates. The results showed that model-based geostatistics is a powerful methodology for analyzing the spatial distribution of infant mortality.pt_BR
dc.description.resumoO estudo da mortalidade infantil por meio da estatística espacial tem sua relevância ligada à identificação de regiões de risco com necessidade de intervenção dos órgãos de saúde. Dentre as técnicas de possível utilização encontra-se a geoestatística, que é empregada em trabalhos com dados continuamente distribuídos no espaço. O presente trabalho foi realizado com o objetivo de analisar a distribuição espacial da mortalidade infantil utilizando geoestatística clássica e geoestatística baseada em modelos. Foram utilizados dados de contagem de mortes infantis, por setor censitário, do município de Alfenas, MG, no período de 2000 a 2004. Os parâmetros da geoestatística clássica foram estimados por máxima verossimilhança, enquanto os parâmetros da geoestatística baseada em modelos, assumindo a distribuição de Poisson para os dados, foram estimados por máxima verossimilhança Monte Carlo. O erro absoluto e o critério de Akaike foram utilizados para determinar a metodologia mais adequada para modelar a mortalidade infantil. A análise exploratória mostrou que os dados apresentavam dependência espacial e aderência à distribuição de Poisson. O erro absoluto e o critério de Akaike mostraram que a geoestatística baseada em modelos é mais adequada que a geoestatística clássica para a análise de dados de mortalidade infantil no município de Alfenas. Utilizando a metodologia geoestatística baseada em modelos foram construídos mapas de predição da mortalidade infantil e das duas covariáveis mais correlacionadas com a mortalidade infantil. Pode-se observar a existência de relação entre os mapas das covariáveis e o mapa da mortalidade infantil. Os resultados demonstraram que a geoestatística baseada em modelos é uma metodologia poderosa para a análise da distribuição espacial da mortalidade infantil.pt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
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