Mapeamento ótimo de doenças através da minimização simultânea do viés e da variância

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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas,
Departamento de Estatística, 2012. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos ([e-mail]) on 2013-03-15T14:10:13Z
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2012_BarbaradeAlmeidaeSilvaLimadeMatos.pdf: 1266319 bytes, checksum: b7ddb0567a162adb298f241b9bb1e409 (MD5) / Propõe-se uma metodologia para gerar estimativas de taxa de doenças nas
regiões de um mapa. A construção do estimador baseia-se na minimização simultânea de funções definidas como viés e variância local. O novo procedimento
de estimação adota duas abordagens que consideram a informação espacial. As
estimativas do novo procedimento são alcançadas por meio do algoritmo Multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). Foram realizadas comparações
entre os resultados da nova metodologia e os provenientes do estimador bayesiano
empírico local de Marshall. Conforme os critérios adotados neste trabalho, conclusões satisfatórias foram obtidas com o novo método e superaram os resultados do estimador bayesiano empírico local de Marshall. Uma aplicação com dados de
câncer de mama na Nova Inglaterra, Nordeste dos Estados Unidos, é apresentada. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In this work it is proposed a methodology to produce estimates of disease rate in regions of a map. The construction of the estimator is based on the simultaneous minimization of functions defined as bias and local variance. The new estimation procedure adopts two approaches, both of which consider the spatial information. Estimates of the new procedure are achieved through the Multiobjective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithm. The proposed methods
were compared to Marshall’s local empirical Bayes estimator. According to the criteria adopted in this work, satisfactory conclusions were obtained and the results
indicates that the new method is comparable to, or better than, Marshall’s local
empirical Bayes estimator. An application to breast cancer data in New England,
Northeast of the United States, is presented.

Links & Downloads

1. MATOS, Bárbara de Almeida e Silva Lima de. Mapeamento ótimo de doenças através da minimização simultânea do viés e da variância. 2012. ix, 62 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.
2. http://repositorio.unb.br/handle/10482/12532

Tags

Doenças - mapeamento

Otimização

Análise espacial (Estatística)

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/12532
Date	18 December 2012
Creators	Matos, Bárbara de Almeida e Silva Lima de
Contributors	Cançado, André Luiz Fernandes
Source Sets	IBICT Brazilian ETDs
Language	Portuguese
Detected Language	Portuguese
Type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Source	reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB
Rights	info:eu-repo/semantics/openAccess