Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-10-02T15:56:27Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Carla Zeline Rodrigues Bandeira.pdf: 2549224 bytes, checksum: aa333603d820f70948fed268d6c84524 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-09T14:13:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Carla Zeline Rodrigues Bandeira.pdf: 2549224 bytes, checksum: aa333603d820f70948fed268d6c84524 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-10-09T14:19:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Carla Zeline Rodrigues Bandeira.pdf: 2549224 bytes, checksum: aa333603d820f70948fed268d6c84524 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-09T14:19:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Carla Zeline Rodrigues Bandeira.pdf: 2549224 bytes, checksum: aa333603d820f70948fed268d6c84524 (MD5) Previous issue date: 2015-04-09 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work proposes a new model for count data with excess zeros, overdispersion and spatial dependence. To accommodate these characteristics simultaneously, we used an zeroinflated quasi-likelihood (QIZ), where the spatial dependence is incorporated in the estimation process through generalized estimating equations (GEE). The estimation algorithm used in this process was the ES (Expectation-Solution); confidence intervals for the parameters were obtained via Bootstrap Inference. Simulation studies have been performed in various scenarios. Finally, the method is illustrated using data of leprosy cases in the State of Amazonas. / Neste trabalho foi proposto um novo modelo para dados de contagem com excesso de zeros, sobredispersão e dependência espacial. Para acomodar simultaneamente essas características, utilizou-se uma quase verossimilhança inflacionada de zeros (QIZ), onde a dependência espacial foi incorporada no processo de estimação através das equações de estimação generalizadas (GEE). O algoritmo de estimação usado nesse processo foi o ES (Expectation-Solution); os intervalos de confiança para os parâmetros foram obtidos via Inferência Bootstrap. Estudos de simulação foram realizados considerando-se vários cenários. Finalmente, o método proposto foi ilustrado usando dados de casos de Hanseníase no Estado do Amazonas.