Banca de DEFESA: MATHEUS FERES FREITAS

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MATHEUS FERES FREITAS
DATA: 25/03/2024
HORA: 14:30
LOCAL: meet.google.com/crb-ejnh-uvr
TÍTULO:

MATRIZES DE VIZINHANÇA NÃO ESPACIAIS EM MODELOS ESPAÇO-TEMPORAIS DA CLASSE STARMA: UM ESTUDO DE CASO APLICADO A DADOS EPIDEMIOLÓGICOS

PALAVRAS-CHAVES:

Índice socioeconômico municipal; Matriz de vizinhança socioeconômica; Tuberculose;

PÁGINAS: 106
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
SUBÁREA: Probabilidade e Estatística Aplicadas
RESUMO:

Neste estudo, foi estudada a viabilidade de se usar matrizes de vizinhança (W) com base em critérios não espaciais, em modelos espaço-temporais da classe autorregressiva e de médias móveis (STARMA). Os dados utilizados consistem em uma série espaço-temporal composta por nove séries temporais que medem a incidência de tuberculose, observadas mensalmente entre 2002 e 2022, nas cidades mineiras de Belo Horizonte, Betim, Contagem, Ibirité, Nova Lima, Ribeirão das Neves, Sabará, Santa Luzia e Vespasiano. Para avaliar o impacto da matriz W no ajuste do modelo, utilizou-se a matriz de contiguidade e outras cinco matrizes construídas por critérios não espaciais, buscando assim descrever não somente as interações entre áreas mas também intra-áreas. Essas matrizes foram geradas por um Índice Municipal Socioeconômico (IMS) derivado de combinações lineares de duas variáveis socioeconômicas: o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) municipal mais recente e a média das três avaliações de 2022 do Previne Brasil, programa que avalia a qualidade do serviço prestado pela Atenção Primária à Saúde (APS) municipal. Seis modelos STARMA foram ajustados com as matrizes de vizinhança definidas. O ajuste do modelo foi realizado em três etapas: identificação, estimação e diagnóstico. Para a seleção do modelo, utilizou-se o Critério Bayesiano de Schwarz, ou Critério de Informação Bayesiano (BIC). Concluiu-se que o melhor modelo foi obtido com uma W não espacial, fortemente correlacionada à qualidade da saúde básica municipal. Nas previsões, o erro absoluto percentual médio (MAPE) foi utilizado como critério, observando-se que o modelo ajustado com a matriz de contiguidade apresentou aproximadamente 5% menos erro em comparação com o modelo que melhor se adequou aos dados. Este trabalho também demonstrou a necessidade de mais estudos no que tange ao uso de matrizes não espaciais, para responder questionamentos como: as matrizes W não espaciais são pertinentes apenas para modelos espaço-temporais da classe STARMA? Os modelos aos quais esse tipo de matriz for adequado, são adequados a todos os tipos de dados? Qual a maneira de criação do índice que otimiza a construção da matriz W não espacial?

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - RENATO RIBEIRO DE LIMA (Membro)
Interno - PAULO HENRIQUE SALES GUIMARAES (Membro)
Externo ao Programa - LUIZ OTAVIO DE OLIVEIRA PALA - DES/ICET (Membro)
Externo à Instituição - LETÍCIA LIMA MILANI RODRIGUES - UNIFAL (Suplente)
Externo à Instituição - ELIAS SILVA DE MEDEIROS - FUFGD (Membro)
Externo ao Programa - DOUGLAS MATEUS DA SILVA - DES/ICET (Suplente)
Externo à Instituição - DENISMAR ALVES NOGUEIRA - UNIFAL (Membro)