Made available in DSpace on 2018-08-02T00:03:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_12005_Leone Bernardo Florindo.pdf: 2770855 bytes, checksum: f0dfb85054b66610faed0780c7bf56e1 (MD5) Previous issue date: 2018-03-09 / Materiais compósitos possuem inúmeras aplicações nas mais variadas áreas da engenharia. Neste âmbito, o conhecimento aprofundado destes materiais se faz necessário. O material composto adquire propriedades de todos materiais que o constituem, no entanto entre suas camadaspodeexistirfalhasdeadesão,comprometendosuaqualidade.Destaforma,propõese estimar a condutância térmica na interface de contato de um compósito laminado, a qual pode ser diretamente associada às falhas de adesão. Para tanto, foi proposto aplicar o Unscented Kalman Filter junto ao método das linhas para resolver um problema inverso de transferência de calor. Estabeleceu-se um problema físico caracterizado por ser em regime transienteebidimensional,assimsendoacondutânciatérmicanainterfaceentreasplacasé em função do tempo e do espaço em uma direção. As medidas das temperaturas utilizadas como dados de entrada para as equações que modelam o problema foram obtidas através de simulações. Nos testes realizados foram usados materiais e dimensões do compósito variados. Foi feita uma análise de sensibilidade em relação aos ruídos nas temperaturas medidas e uma verificação da influência do tempo no problema físico relacionando ao esforçocomputacional.Osresultadosmostraramqueosmétodosempregadosforameficazes para a identificação de falhas em compósitos laminados.

MAZIN, S. C.Metodos Bayesianos em Metanalise: Especicac~ao da Distribuic~ao a Priori para a Variabilidade entre os Estudos. 2009. 175f. Dissertac~ao (mestrado) - Faculdade de Medicina de Ribeir~ao Preto, Universidade de S~ao Paulo, Ribeir~ao Preto, 2009. Prossionais da saude, pesquisadores e outros responsaveis por polticas de saude s~ao frequentemente inundados com quantidades de informac~oes nem sempre manejaveis, o que torna a revis~ao sistematica uma maneira eciente de integrar o conhecimento existente gerando dados que auxiliem a tomada de decis~ao. Em uma revis~ao sistematica os dados dos diferentes estudos podem ser quantitativamente combinados por metodos estatsticos chamados metanalise. A metanalise e uma ferramenta estatstica utilizada para combinar ou integrar os resultados dos diversos estudos independentes, sobre o mesmo tema. Entre os estudos que comp~oem a metanalise pode existir uma variabilidade que n~ao e devida ao acaso, chamada heterogeneidade. A heterogeneidade e geralmente testada pelo teste Q ou quanticada pela estatstica I2. A investigac~ao da heterogeneidade na metanalise e de grande import^ancia pois a aus^encia ou a presenca indica o modelo estatstico mais adequado. Assim, na aus^encia desta variabilidade utilizamos um modelo estatstico de efeito xo e na presenca utilizamos um modelo de efeitos aleatorios que incorpora a variabilidade entre os estudos na metanalise. Muitas metanalises s~ao compostas por poucos estudos, e quando isso acontece, temos diculdades de estimar as medidas de efeito metanalticas atraves da teoria classica, pois esta e dependente de pressupostos assintoticos. Na abordagem bayesiana n~ao temos esse problema, mas devemos ter muito cuidado com a especicac~ao da distribuic~ao a priori. Uma vantagem da infer^encia bayesiana e a possibilidade de predizer um resultado para um estudo futuro. Neste trabalho, conduzimos um estudo sobre a especicac~ao da distribuic~ao a priori para o par^ametro que expressa a vari^ancia entre os estudos e constatamos que n~ao existe uma unica escolha que caracterize uma distribuic~ao a priori que possa ser considerada ~ao informativa\"em todas as situac~oes. A escolha de uma distribuic~ao a priori ~ao informativa\"depende da heterogeneidade entre os estudos na metanalise. Assim a distribuic~ao a priori deve ser escolhida com muito cuidado e seguida de uma analise de sensibilidade, especialmente quando o numero de estudos e pequeno. / MAZIN, S. C. Bayesian methods in meta-analysis: specication of prior distributions for the between-studies variability. 2009. 175s. Dissertation (master degree) - Faculty of Medicine of Ribeir~ao Preto, University of S~ao Paulo, Ribeir~ao Preto, 2009. Health professionals, researchers and others responsible for health policy are often overwhelmed by amounts of information that can not always be manageable, which makes the systematic review an ecient way to integrate existing knowledge generating information that may help decision making. In a systematic review, data from dierent studies can be quantitatively combined by statistical methods called meta-analysis. The meta-analysis is a statistical tool used to combine or integrate the results of several independent studies on the same topic. Among the studies that comprise the meta-analysis we have a variability that does not yield from the chance, called the heterogeneity. Heterogeneity is usually tested by Q or quantied by the statistic I2. The investigation of heterogeneity in meta-analysis has a great importance because the absence or presence indicates the most appropriate statistical model. In the absence of this variability we used a xed eect statistical model and a random eects model was used to incorporate the variability between studies in the meta-analysis. Many meta-analysis are composed of few studies, and in those cases, it is dicult to estimate the eect of meta-analytic measures by the classical theory because the asymptotic assumptions. In the Bayesian approach we do not have this problem, but we must be very careful about the specication of prior distribution. One advantage of Bayesian inference is the ability to predict an outcome for a future study. In this work, carried out a study about the specication of prior distribution for the parameter that expresses of the variance between studies and found that there is no single choice that features a prior distribution that would be considered uninformative at all times. The choice of a prior distribution uninformative depend heterogeneity among studies in the meta-analysis. Thus, the prior distribution should be examined very carefully and followed by a sensitivity analysis, especially when the number of studies is small.

MAZIN, S. C.Metodos Bayesianos em Metanalise: Especicac~ao da Distribuic~ao a Priori para a Variabilidade entre os Estudos. 2009. 175f. Dissertac~ao (mestrado) - Faculdade de Medicina de Ribeir~ao Preto, Universidade de S~ao Paulo, Ribeir~ao Preto, 2009. Prossionais da saude, pesquisadores e outros responsaveis por polticas de saude s~ao frequentemente inundados com quantidades de informac~oes nem sempre manejaveis, o que torna a revis~ao sistematica uma maneira eciente de integrar o conhecimento existente gerando dados que auxiliem a tomada de decis~ao. Em uma revis~ao sistematica os dados dos diferentes estudos podem ser quantitativamente combinados por metodos estatsticos chamados metanalise. A metanalise e uma ferramenta estatstica utilizada para combinar ou integrar os resultados dos diversos estudos independentes, sobre o mesmo tema. Entre os estudos que comp~oem a metanalise pode existir uma variabilidade que n~ao e devida ao acaso, chamada heterogeneidade. A heterogeneidade e geralmente testada pelo teste Q ou quanticada pela estatstica I2. A investigac~ao da heterogeneidade na metanalise e de grande import^ancia pois a aus^encia ou a presenca indica o modelo estatstico mais adequado. Assim, na aus^encia desta variabilidade utilizamos um modelo estatstico de efeito xo e na presenca utilizamos um modelo de efeitos aleatorios que incorpora a variabilidade entre os estudos na metanalise. Muitas metanalises s~ao compostas por poucos estudos, e quando isso acontece, temos diculdades de estimar as medidas de efeito metanalticas atraves da teoria classica, pois esta e dependente de pressupostos assintoticos. Na abordagem bayesiana n~ao temos esse problema, mas devemos ter muito cuidado com a especicac~ao da distribuic~ao a priori. Uma vantagem da infer^encia bayesiana e a possibilidade de predizer um resultado para um estudo futuro. Neste trabalho, conduzimos um estudo sobre a especicac~ao da distribuic~ao a priori para o par^ametro que expressa a vari^ancia entre os estudos e constatamos que n~ao existe uma unica escolha que caracterize uma distribuic~ao a priori que possa ser considerada ~ao informativa\"em todas as situac~oes. A escolha de uma distribuic~ao a priori ~ao informativa\"depende da heterogeneidade entre os estudos na metanalise. Assim a distribuic~ao a priori deve ser escolhida com muito cuidado e seguida de uma analise de sensibilidade, especialmente quando o numero de estudos e pequeno. / MAZIN, S. C. Bayesian methods in meta-analysis: specication of prior distributions for the between-studies variability. 2009. 175s. Dissertation (master degree) - Faculty of Medicine of Ribeir~ao Preto, University of S~ao Paulo, Ribeir~ao Preto, 2009. Health professionals, researchers and others responsible for health policy are often overwhelmed by amounts of information that can not always be manageable, which makes the systematic review an ecient way to integrate existing knowledge generating information that may help decision making. In a systematic review, data from dierent studies can be quantitatively combined by statistical methods called meta-analysis. The meta-analysis is a statistical tool used to combine or integrate the results of several independent studies on the same topic. Among the studies that comprise the meta-analysis we have a variability that does not yield from the chance, called the heterogeneity. Heterogeneity is usually tested by Q or quantied by the statistic I2. The investigation of heterogeneity in meta-analysis has a great importance because the absence or presence indicates the most appropriate statistical model. In the absence of this variability we used a xed eect statistical model and a random eects model was used to incorporate the variability between studies in the meta-analysis. Many meta-analysis are composed of few studies, and in those cases, it is dicult to estimate the eect of meta-analytic measures by the classical theory because the asymptotic assumptions. In the Bayesian approach we do not have this problem, but we must be very careful about the specication of prior distribution. One advantage of Bayesian inference is the ability to predict an outcome for a future study. In this work, carried out a study about the specication of prior distribution for the parameter that expresses of the variance between studies and found that there is no single choice that features a prior distribution that would be considered uninformative at all times. The choice of a prior distribution uninformative depend heterogeneity among studies in the meta-analysis. Thus, the prior distribution should be examined very carefully and followed by a sensitivity analysis, especially when the number of studies is small.

Submitted by Baltasar Fernandes Garcia Neto null (baltasar.fgn@gmail.com) on 2018-03-09T19:05:14Z No. of bitstreams: 1 Diss_Balt_Final.pdf: 637437 bytes, checksum: 99a5603df788f9d4cb2c007a3e8180fd (MD5) / Approved for entry into archive by Alexandra Maria Donadon Lusser Segali null (alexmar@fcav.unesp.br) on 2018-03-12T18:40:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 garcianeto_bf_me_jabo.pdf: 637437 bytes, checksum: 99a5603df788f9d4cb2c007a3e8180fd (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-12T18:40:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 garcianeto_bf_me_jabo.pdf: 637437 bytes, checksum: 99a5603df788f9d4cb2c007a3e8180fd (MD5) Previous issue date: 2018-02-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A complexidade das características que podem apresentar diferentes estruturas de ação gênica como, por exemplo, poligênicas ou afetadas por genes de efeito maior, aliado a diferentes herdabilidades, entre outros fatores, tornam a detecção de QTLs desafiadora. Diversos métodos têm sido empregados com o intuito de realizar estudos de associação ampla do genoma (GWAS), objetivando o mapeamento de QTL. A metodologia weighted single-step GBLUP (wssGBLUP), por exemplo, é uma alternativa para a realização de GWAS, que permite o uso simultâneo de informações genotípicas, de pedigree e fenotípicas, mesmo de animais não genotipados. Métodos Bayesianos também são utilizados para a realização de GWAS, partindo da premissa básica de que a variância observada pode variar em cada locus em uma distribuição a priori específica. O objetivo do presente estudo foi avaliar, por meio de simulações, quais métodos, dentre os avaliados, mais auxiliaria na identificação de QTLs para características poligênicas e afetadas por genes de efeito maior, apresentando diferentes herdabilidades. Utilizamos os métodos: wssGBLUP, com a inclusão ou não de informação adicional fenotípica de animais não genotipados e dois distintos ponderadores para os marcadores, onde w1 representou a mesma ponderação (w1=1) e w2 a ponderação calculada de acordo com o processo de iteração anterior (w1) ; Bayes C, assumindo dois valores para π (π=0.99 and π=0.999), onde π é a proporção de SNPs não incluída no modelo, além do LASSO Bayesiano. Os resultados mostraram que para cenários poligênicos o poder de detecção é menor e o uso adicional de fenótipos de animais não genotipados pode ajudar na detecção, ainda que com pouca intensidade. Para cenários com característica sob efeito maior, houve maior poder na detecção de QTL pelos diferentes métodos em comparação aos cenários poligênicos com destaque para a leve vantagem do método Bayes C. A inclusão de informação fenotípica adicional, entretanto, causou viés nas estimativas e atrapalhou o desempenho do wssGBLUP na presença de QTL com efeito maior. O aumento da v herdabilidade para ambas as estruturas melhorou o desempenho dos métodos e o poder de mapeamento. O método mais adequado para a detecção de QTL depende da estrutura genética e da herdabilidade da característica, não existindo um método que seja superior para todos os cenários. / The complexity of the traits that can present different genetic structures, such as polygenic or affected by genes of major effect, in addition to different heritabilities, among other factors, make the detection of QTLs challenging. Several methods have been employed with the purpose of performing genome wide association studies (GWAS), aiming the mapping of QTL. The single-step weighted GBLUP (wssGBLUP) method, for example, is an alternative to GWAS, which allows the simultaneous use of genotypic, pedigree and phenotypic information, even from non-genotyped animals. Bayesian methods are also used to perform GWAS, starting from the basic premise that the observed variance can vary at each locus with a specific priori distribution. The objective of the present study was to evaluate, through simulation, which methods, among the evaluated ones, more assist in the identification of QTLs for polygenic and major gene affected traits, presenting different heritabilities. We used the following methods: wssGBLUP, with or without additional phenotypic information from non-genotyped animals and two different weights for markers, where w1 represented the same weight (w1=1) and w2 the weight calculated according to the previous iteration process (w1); Bayes C, assuming two values for π (π = 0.99 and π = 0.999), where π is the proportion of SNPs not included in the model, and Bayesian LASSO. The results showed that for polygenic scenarios the detection power is lower and the additional use of phenotypes from non-genotyped animals may help in the detection, yet with low intensity. For scenarios with major effect, there was greater power in the detection of QTL by all different methods with slighter superior performance for the Bayes C method. However, the inclusion of additional phenotypic information caused bias in the estimates and harmed the performance of the wssGBLUP in the presence of major QTL. The increase in heritability for both structures improved the performance of the methods and the power of mapping. The most suitable method for the iii detection of QTL is dependent on the genetic structure and the heritability of the trait, and there is not a superior method for all scenarios.

O problema de controlar o nível significância do teste FBST(Full BayesianSignificantTest) é estudado no contexto de modelos bayesianos para densidade. Assim, é mostrado um método bayesiano que trabalha com estimação da densidade e como deve ser conduzido o FBST com este método quando deseja-se testar se uma população pode ser dita de determinada distribuição ou testar igualdade de duas populações. Para isso é apresentada a definição do e-valor modificado que é uma maneira alternativa de cálculo da medida de evidência do FBST. Por fim, é feito um estudo de simulação com diferentes distribuições de densidade e analisado o comportamento da função poder do teste nos casos de uma e duas populações. / The problem of controlling the significan celevelof the FBST (FullBayesianSignificantTest) test is studied in the contex of Bayesian models for density, thus, a Bayesian method is shown that works with density estimation estimation and how the FBST should be conducted in that situation with this method when it is desired to test if one population has certain density distribution or equality test of two populations. For this, a modified e-value definition is presented that is an alternative to calculate the FBST measure. At end a simulation study with different density distributions and analysis the power function of the test in cases of one and two populations.

O estudo de métodos estatísticos na avaliação de métodos diagnósticos tem aumentado consideravelmente nas últimas décadas. Desde o início, quando Yerushalmy (1947) publicou seu traba lho sobre confiabilidade do roentgeno grama na identificação da tuberculose, novas metodologias surgiram para que fosse possível a obtenção de valores de sensibilidade e especificidade de testes diagnósticos. A sensibilidade é definida como a probabilidade de o teste sob investigação fornecer um resultado positivo, dado que o indivíduo é realmen te portador da enfermidade. A especifi cidade, por sua vez, é definida como a probabilidade de o teste fornecer um resultado negativo, dado que o indivíduo está livre da enfermidade. Na prática, é comum ocorrerem situações em que uma proporção de indivíduos selecionados não pode ter o estado real da doença verificado, por se tratar de procedimentos invasivos, como no diagnóstico de câncer de pulmão, ou quaisquer outros casos em que são envolvidos riscos, portanto não praticá veis, nem éticos, ou ainda por serem de alto custo. Assim, em vez de se contornar o proble ma, muitos estudos de avaliação de performance de testes diagnósticos são elaborados apenas com informações de indivíduos verificados. Esse procedimento pode levar a resultados viesados. É o chamado viés de verificação, que consiste no cálculo de estimativas de sensibilidade e especi ficidade de testes diagnósticos quando apenas os indivíduos verificados pelo padrão ouro são inseridos na análise e os não verificados são descartados ou considerados livres de doença. Este trabalho apresenta uma revisão das metodologias já propostas para se calcularem a sensibilidade e a especificidade quando existe o viés de verificação, bem como uma análise detalhada da influência da proporção de indivíduos não verificados, o efeito do tamanho amostral e a escolha de distri buições a priori, quando utilizada a metodologia bayesiana, no cálculo dessas estimativas. Também foi introduzida uma metodologia, sob enfoque bayesiano, para a estimação das medidas de desempenho de dois testes diagnósticos, na presen ça do viés de verificação. / The study of statistical methods on diagnostic tests evaluation has increa sed in the last decades. Since the beginning, when Yerushalmy (1947) published his work about trustwor thiness of the roentgenogram in the identification of the tuberculosis, new methodologies had appeared and so that it was possible to get values of sensi tivity and specificity of diagnostic tests. Sensitivity is defined as the probability of the test under inquiry supply a positive result, since that the individual is really carrying on the disease. The specificity, in the other hand, is defined as the probability of the test supply a negative result, since that the individual is free of the disease. In practice, it is usual to occur situations where a proportion of selected individuals cannot have verified the real state of the illness, to the fact that the verification test can be an invasive procedure, as in the diagnosis of lung cancer, or any other cases where risks are involved, therefore not practicable, nor ethical, or still procedures with high cost. Thus, instead of solve the problem, many studies of evaluation of performance of diagnostic tests are elaborated only using the information of verified individuals. This procedure can leads to biased results. This is known as verification bias, that consists of the calculation of estimates of sensitivity and specificity of diagnostic tests when only the individuals verified by the gold standard test are inserted in the analysis and the unverified ones, discarded or considered that they are free of the disease. This work presents a revision of the methodologies already proposed to calculate sensitivity and the specificity in the presence of the verifi cation bias, as well as a detailed analysis of the influence of the propor tion of individuals not verified, the effect of the sample size and the influ ence of choosing different prior densi ties, when using the bayesian methodo logy, in the calculation of these estima tes. It was also introduced a bayesian methodology to estimate performance measures of two diagnostic tests when the verification bias is present.

Neste trabalho foram utilizados modelos de regressão espaço-temporais bayesianos para estimar a incidência de TB em Ribeirão Preto (anos de 2006 a 2009) por área de abrangência de unidades de saúde, associando-a a covariáveis de interesse (IPVS, Renda e Educação predominantes naquelas áreas). O método baseia-se em simulações MCMC para estimar as distribuições a posteriori das incidências de TB em Ribeirão Preto. Como resultado, temos mapas que mostram mais claramente um padrão espacial, com estimativas mais suavizadas e com menos flutuações aleatórias. Observamos que as áreas com as mais altas taxas de incidência também possuem índice de vulnerabilidade social médio e alto. Em relação à renda, a faixa salarial predominante dos responsáveis pelo domicílio nestas regiões é entre 0 e 3 salários mínimos e o nível de escolaridade predominante dos chefes do domicílio nestas regiões é o ensino fundamental. Os resultados dos modelos bayesianos analisados nos evidenciam que com o aumento da vulnerabilidade social aumentamos significativamente a incidência de TB em Ribeirão Preto. Nas áreas onde a vulnerabilidade é alta a incidência de TB chega a quase 15 vezes a incidência das áreas sem vulnerabilidade. Houve um aumento significativo em relação à incidência de tuberculose em Ribeirão Preto durante os anos estudados, sendo as maiores incidências registradas no ano de 2009. O uso de mapas facilitou a visualização de áreas que merecem uma atenção especial no controle da TB, além disso, a associação da doença com renda, escolaridade e vulnerabilidade social trazem subsídios para que os gestores responsáveis pelo planejamento do município planejem intervenções com uma atenção especial a estas áreas, reunindo esforços para a redução da pobreza e da desigualdade social, alternativas para uma melhor distribuição de renda e melhorar o acesso ao saneamento básico dentre outras prioridades. / In this study we used Bayesian space-temporal regression models to estimate the incidence of TB in Ribeirão Preto, SP (years 2006 to 2009) by the coverage area of health units, associating it with the covariates of interest (IPVS, Income and Education predominant those areas). The method is based on MCMC simulations for estimate the posterior distributions of TB incidence in Ribeirão Preto. As a result, we have maps that show a spatial pattern more clearly, with estimates smoother and less random fluctuations. We observed that the areas with the highest incidence rates also have medium and high social vulnerability index. Concerning income, the prevailing salary range of household heads in these regions is between 0 and 3 minimum wages and the prevailing level of education of household heads in these regions is the elementary school. The results of the models in Bayesian analysis show that with increasing social vulnerability significantly increased the incidence of TB in Ribeirao Preto. In areas where vulnerability is high incidence of TB is nearly 15 times the incidence of areas without vulnerability. There was a significant increase in the incidence of tuberculosis in Ribeirão Preto during the years studied, the highest incidence recorded in 2009. The use of maps improved visualization of areas that deserve special attention for TB control, in addition, the association of disease with income, education and social vulnerability that bring benefits to the managers responsible for planning the municipality to plan interventions with special attention these areas, uniting efforts to reduce poverty and social inequality, alternatives to improve income distribution and improve access to basic sanitation among other priorities.

Dados de s´eries temporais s~ao originados a partir de estudos em que se reportam, por exemplo, taxas de mortalidade, n´umero de hospitaliza¸c~oes, de infec¸c~oes por alguma doen¸ca ou outro evento de interesse, em per´?odos definidos (dia, semana, m^es ou ano), objetivando-se observar tend^encias, sazonalidades ou fatores associados. Dados de contagem s~ao aqueles representados pelas vari´aveis quantitativas discretas, ou seja, observa¸c~oes que assumem valores inteiros, no intervalo {0, 1, 2, 3, ...}, por exemplo, o n´umero de filhos de casais residentes em um bairro. Diante dessa particularidade, ferramentas estat´?sticas adequadas devem ser utilizadas, e modelos baseados na distribui¸c~ao de Poisson apresentam-se como op¸c~oes mais indicadas do que os baseados nos m´etodos propostos por Box e Jenkins (2008), usualmente utilizados para an´alise de dados cont´?nuos, mas empregados para dados discretos, ap´os transforma¸c~oes logar´?tmicas. Uma limita¸c~ao da distribui¸c~ao de Poisson ´e que ela assume m´edia e vari^ancia iguais, sendo um obst´aculo nos casos em que h´a superdispers~ao (vari^ancia maior que a m´edia) ou subdispers~ao (vari^ancia menor que a m´edia). Diante disso, a distribui¸c~ao Poisson Dupla, proposta por Efron (1986), surge como alternativa, pois permite se estimarem os par^ametros de m´edia e vari^ancia, nos casos em que a vari^ancia dos dados ´e menor, igual ou maior que a m´edia, fornecendo grande flexibilidade aos modelos. Este trabalho teve como objetivo principal o desenvolvimento de modelos Bayesianos de s´eries temporais para dados de contagem, utilizando-se distribui¸c~oes de probabilidade para vari´aveis discretas, tais como de Poisson e Poisson Dupla. Al´em disso, foi introduzido um modelo baseado na distribui¸c~ao Poisson Dupla para dados de contagem com excesso de zeros. Os resultados obtidos pelo ajuste dos modelos de s´eries temporais baseados na distribui¸c~ao Poisson Dupla foram comparados com aqueles obtidos por meio do uso da distribui¸c~ao de Poisson. Como aplica¸c~oes principais, foram apresentados resultados obtidos pelo ajuste de modelos para dados de registros de acidentes com picadas de cobras, no Estado de S~ao Paulo, e picadas de escorpi~oes, na cidade de Ribeir~ao Preto, SP, entre os anos de 2007 e 2014. Com rela¸c~ao a esta ´ultima aplica¸c~ao, foram consideradas covari´aveis referentes a dados clim´aticos, como temperaturas m´aximas e m´?nimas m´edias mensais e precipita¸c~ao. Nas situa¸c~oes em que a vari^ancia era diferente da m´edia, modelos baseados na distribui¸c~ao Poisson Dupla mostraram melhor ajuste aos dados, quando comparados aos modelos de Poisson. / Time series data are derived from studies in which there are reported mortality, number of hospitalizations infections by disease or other event of interest per day, week, month or year, in order to observe trends, seasonality or associated factors. Count data are represented by discrete quantitative variables, i.e. observations that take integer values in the range {0, 1, 2, 3, ...}. In view of this particular characteristic, such data must be analyzed by adequate statistical tools and the Poisson distribution is an option for modeling, being more suitable than models based on methods proposed by Box and Jenkins (2008), usually applied for continuous data, but used in the modeling of discrete data after logarithmic transformation. A limitation of the Poisson distribution is that it assumes equal mean and variance being an obstacle in cases which there are data overdispersion (variance higher than mean) or underdispersion (variance lower than mean). Therefore the Double Poisson distribution, proposed by Efron (1986), is an alternative because it allows to estimate the mean and variance parameters in cases wich variance of the data is lower, equal, or higher than mean providing great flexibility to the models. This work aims to develop time series models for count data, under Bayesian approach using probability distributions for discrete variables such as Poisson and Double Poisson. Furthermore it will be introduced a zero-inflated Double Poisson model to excess zeros counting data. The results obtained by adjusting the time series models based on Double Poisson distribution are compared with those obtained by considering the Poisson distribution. As main applications modeling of snake bites reports in the State of S~ao Paulo and scorpion stings in the city of Ribeir~ao Preto considering covariates as maximum and minimum average monthly temperatures and rainfall among the years 2007 and 2014 will be presented. Regression models based on double Poisson distribution showed a better fit to the data, when compared to Poisson models.

Este trabalho objetiva investigar os padrões espaço-temporais dos casos notificados de AIDS entre os anos de 2000 a 2010 no município de São Paulo, SP, segundo seus 96 Distritos Administrativos, bem como suas associações com as características sociodemográficas e de vulnerabilidade social destas áreas. Trata-se de um estudo ecológico, e as ferramentas utilizadas para a estimação de taxas de incidência e análise dos dados são modelos bayesianos de regressão que incorporam efeitos temporais e espaciais. Estes modelos incluem efeitos aleatórios com uma distribuição CAR (autorregressiva condicional) normal bivariada que capturam a influência das áreas adjacentes sobre o número de casos notificados em cada região, segundo o sexo. Estimativas dos parâmetros do modelo foram obtidas pelo método de simulação estocástica MCMC (Monte Carlo em Cadeia de Markov). O padrão espaço-temporal encontrado neste trabalho mostra traços históricos da epidemia de AIDS no Brasil e o estudo estratificado por sexo na evolução da doença para os anos em estudo evidencia aspectos comportamentais da transmissão em populações de risco. Pode-se evidenciar que os Distritos Administrativos com classes econômicas melhores apresentaram maiores incidência da doença no sexo masculino, já áreas com classes econômicas menos favorecidas apresentaram maiores taxas de incidência da AIDS no sexo feminino, justificado pela pauperização e feminização da AIDS. Os resultados encontrados são úteis para subsidiar o planejamento de políticas e ações de saúde direcionadas para o controle da AIDS em áreas e populações de risco diversificada por sexo do município de São Paulo. Ressalta-se a necessidade de atuação diversificada por Distrito Administrativo no acesso a serviços de saúde, entre os sexos, com o intuito de propor uma estratégia de atendimento para homens e mulheres separadas por áreas e provendo equipes de apoio diferentes para área com características particulares. A abordagem bayesiana proposta se mostrou satisfatório em indicar áreas que precisam de mais atenção quanto a necessidade de serviços de saúde, desenvolvimento humano e vulnerabilidade. / This study aims to investigate the spatiotemporal patterns of reported AIDS cases between the years 2000 to 2010 in São Paulo, SP, according to its 96 Administrative Districts, and their associations with sociodemographic characteristics and social vulnerability of these areas. This is an ecological study, and the tools used to incidence rates estimation and analysis of data is Bayesian regression models that incorporate spatial and temporal effects. These models include random effects with a CAR distribution (conditional autoregressive) bivariate normal that capture the influence of adjacent fields on the number of cases reported in each region, according to sex. Estimates of the model parameters were obtained by stochastic simulation method MCMC (Monte Carlo Markov Chain). The spatiotemporal pattern found in this work shows historical traces of the AIDS epidemic in Brazil and the study stratified by gender in the course of the disease for the years under study reveals behavioral aspects of transmission in populations at risk. Can show that the Administrative Districts with better economic classes had higher incidence of the disease in males, since areas with less favored economic classes had higher incidence rates of AIDS among women, justified by the AIDS pauperization and feminization. The results are useful to support the policy planning and health actions directed to the control of AIDS in areas and populations of diverse risk by gender in São Paulo. It emphasizes the need for diversified operations by Administrative District in access to health services, gender, in order to propose a service strategy to separate men and women for areas and providing different support teams to the area with particular characteristics. The bayesian approach proposed proved satisfactory to indicate areas that need more attention as the need for health services, human development and vulnerability.

Este trabalho objetiva investigar os padrões espaço-temporais dos casos notificados de AIDS entre os anos de 2000 a 2010 no município de São Paulo, SP, segundo seus 96 Distritos Administrativos, bem como suas associações com as características sociodemográficas e de vulnerabilidade social destas áreas. Trata-se de um estudo ecológico, e as ferramentas utilizadas para a estimação de taxas de incidência e análise dos dados são modelos bayesianos de regressão que incorporam efeitos temporais e espaciais. Estes modelos incluem efeitos aleatórios com uma distribuição CAR (autorregressiva condicional) normal bivariada que capturam a influência das áreas adjacentes sobre o número de casos notificados em cada região, segundo o sexo. Estimativas dos parâmetros do modelo foram obtidas pelo método de simulação estocástica MCMC (Monte Carlo em Cadeia de Markov). O padrão espaço-temporal encontrado neste trabalho mostra traços históricos da epidemia de AIDS no Brasil e o estudo estratificado por sexo na evolução da doença para os anos em estudo evidencia aspectos comportamentais da transmissão em populações de risco. Pode-se evidenciar que os Distritos Administrativos com classes econômicas melhores apresentaram maiores incidência da doença no sexo masculino, já áreas com classes econômicas menos favorecidas apresentaram maiores taxas de incidência da AIDS no sexo feminino, justificado pela pauperização e feminização da AIDS. Os resultados encontrados são úteis para subsidiar o planejamento de políticas e ações de saúde direcionadas para o controle da AIDS em áreas e populações de risco diversificada por sexo do município de São Paulo. Ressalta-se a necessidade de atuação diversificada por Distrito Administrativo no acesso a serviços de saúde, entre os sexos, com o intuito de propor uma estratégia de atendimento para homens e mulheres separadas por áreas e provendo equipes de apoio diferentes para área com características particulares. A abordagem bayesiana proposta se mostrou satisfatório em indicar áreas que precisam de mais atenção quanto a necessidade de serviços de saúde, desenvolvimento humano e vulnerabilidade. / This study aims to investigate the spatiotemporal patterns of reported AIDS cases between the years 2000 to 2010 in São Paulo, SP, according to its 96 Administrative Districts, and their associations with sociodemographic characteristics and social vulnerability of these areas. This is an ecological study, and the tools used to incidence rates estimation and analysis of data is Bayesian regression models that incorporate spatial and temporal effects. These models include random effects with a CAR distribution (conditional autoregressive) bivariate normal that capture the influence of adjacent fields on the number of cases reported in each region, according to sex. Estimates of the model parameters were obtained by stochastic simulation method MCMC (Monte Carlo Markov Chain). The spatiotemporal pattern found in this work shows historical traces of the AIDS epidemic in Brazil and the study stratified by gender in the course of the disease for the years under study reveals behavioral aspects of transmission in populations at risk. Can show that the Administrative Districts with better economic classes had higher incidence of the disease in males, since areas with less favored economic classes had higher incidence rates of AIDS among women, justified by the AIDS pauperization and feminization. The results are useful to support the policy planning and health actions directed to the control of AIDS in areas and populations of diverse risk by gender in São Paulo. It emphasizes the need for diversified operations by Administrative District in access to health services, gender, in order to propose a service strategy to separate men and women for areas and providing different support teams to the area with particular characteristics. The bayesian approach proposed proved satisfactory to indicate areas that need more attention as the need for health services, human development and vulnerability.