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dc.contributor.advisorMatsushita, Raul Yukihiro-
dc.contributor.authorSilva, Tallyta Carolyne Martins da-
dc.date.accessioned2021-04-08T15:40:04Z-
dc.date.available2021-04-08T15:40:04Z-
dc.date.issued2021-04-08-
dc.date.submitted2018-07-31-
dc.identifier.citationSILVA, Tallyta Carolyne Martins da. A Regressão de Touchard e suas aplicações. 2018. 71 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/40457-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018.pt_BR
dc.description.abstractO presente trabalho apresenta o modelo de regressão de Touchard como uma alternativa para a modelagem de dados de contagens. O modelo basea-se na distribuição de Touchard a qual possui dois parâmetros, λ e δ, ligados a posição e a dispersão, respectivamente, o que possibilita acomodar dados com subdispersão ou superdispersão, e também com excessos de zeros. A estimação dos parâmetros foi feita via máxima verossimilhança. Na análise de ajuste dos dados ao modelo foram utilizados os critérios de seleção de modelo AIC (Akaike Information Criterion), o BIC (Bayesian Information Criterion), a estatística qui-quadrado e o pseudo-R2. O trabalho também discute alguns elementos diagnósticos e propõe um procedimento para modelagem e a avaliação da adequabilidade do modelo Touchard. O modelo foi aplicado na distribuição de partos em Goiás no mês de maio de 2017 para avaliar a contribuição dos aspectos socioeconômicos nas contagens de cesáreas. Os dados tem como fonte o Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (SINASC). A aplicação mostra que pelo fato da regressão de Touchard ter dois conjuntos de covariáveis proporciona maior flexibilidade em relação aos demais modelos.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleA Regressão de Touchard e suas aplicaçõespt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordDistribuição de Touchardpt_BR
dc.subject.keywordRegressão de Touchardpt_BR
dc.subject.keywordTécnicas de diagnósticopt_BR
dc.subject.keywordEstatística qui-quadradopt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.description.abstract1The present work presents the Touchard regression model as an alternative for counting data modeling. The model is based on the Touchard distribution which has two parameters, λ and δ, linked to position and dispersion, respectively, which are able to accommodate data with subdispersion or over-dispersion, and also with excesses of zeros. The parameters were estimated using maximum likelihood. In the fit analysis of the model we used the AIC (Akaike Information Criterion) model selection criteria, the BIC (Bayesian Information Criterion), the chi-square statistic and pseudo-R2. The paper also discusses some diagnostic elements and presents a procedure for modeling and evaluating the adequacy of the Touchard model. The model was applied to the distribution of births in Goiás in May 2017 to evaluate the contribution of socioeconomic aspects to cesarean section counts. The data is based on the Information System on Live Births (SINASC). The application shows that because the regression of Touchard has two sets of covariates it provides greater flexibility in relation to the other modelspt_BR
dc.description.unidadeInstituto de Ciências Exatas (IE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Estatística (IE EST)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Estatísticapt_BR
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