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dc.creatorNepomucena, Tania Miranda-
dc.creatorCirillo, Marcelo Angelo-
dc.date.accessioned2020-11-06T19:24:08Z-
dc.date.available2020-11-06T19:24:08Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.citationNEPOMUCENA, T. M.; CIRILLO, M. A. Identificação de outliers por alocação das observações através do modelo Poisson aplicado ao número de casos de Aids diagnosticados no Brasil. Semina: Ciências Biológicas da Saúde, Londrina, v. 31, n. 1, p. 29-35 jan./jun. 2010. DOI: http://dx.doi.org/10.5433/1679-0367.2010v31n1p29.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/45412-
dc.description.abstractThe robust analysis variance method proposed by Bertaccini and Varriale (2006) allows the monitoring of the outliers effect in the statistic modeling process. As for that, the formation of subsets is used, where the sample units are allocated, based only on data inspection. With the purpose of extending this method to the Poisson model, this work intends to monitor the effect of outliers in the number of AIDS cases diagnosed in Brazil, from 2003 to 2006. The methodology proposed was viable and is recommended for counting data, being, therefore, an important data analysis technique used to identify outliers in samples. It can also be applied to other generalized models with appropriate changes in obtaining residuals.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual de Londrinapt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.sourceSemina: Ciências Biológicas da Saúdept_BR
dc.subjectAIDSpt_BR
dc.subjectModelo Poissonpt_BR
dc.subjectOutlierspt_BR
dc.titleIdentificação de outliers por alocação das observações através do modelo Poisson aplicado ao número de casos de Aids diagnosticados no Brasilpt_BR
dc.title.alternativeOutliers indentification by allocation of observations through the Poisson model applied to the number of Aids cases diagnosed in Brazilpt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoO método da análise robusta de variância proposto por Bertaccini e Varriale (2006) permite monitorar o efeito de outliers no processo de modelagem estatística. Para isso, utiliza-se a formação de subconjuntos, nos quais as unidades amostrais são alocadas, baseando-se em apenas uma inspeção dos dados. Com o propósito de estender este método para o modelo Poisson, o presente trabalho propõe monitorar o efeito de outliers no número de casos de AIDS diagnosticados no Brasil no período de 2003 a 2006. A metodologia proposta foi viável e é recomendável para dados de contagem, sendo, portanto, uma importante técnica de análise de dados para identificação de outliers em amostras, podendo ser aplicado a outros modelos generalizados com as devidas modificações na obtenção dos resíduos.pt_BR
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