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Título: O modelo aditivo generalizado e a técnica de Bootstrap: uma associação entre o número de atendimentos hospitalares por causas respiratórias e a qualidade do ar
Autor(es): Barbosa, Geovane Carlos
Orientador: Reisen, Valdério Anselmo
Coorientador: Reis Júnior, Neyval Costa
Data do documento: 28-Ago-2009
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Os Modelos Aditivos Generalizados (MAG) tornaram-se referência na análise dos efeitos de curto prazo da poluição atmosférica na saúde humana. Ultimamente, tˆem-se sido constatado no MAG um efeito chamado concurvidade (an´alogo a multicolinearidade na modelagem param´etrica) que leva a subestima¸c˜ao dos erros padr˜oes afetando os intervalos de confian¸ca assint´oticos dos parˆametros do modelo. Alguns estudos propuseram a utiliza¸c˜ao de m´etodos bootstrap condicional para a constru¸c˜ao de intervalos de confian¸ca para os parˆametros do modelo, com o intuito de minimizar os efeitos da concurvidade. Esta disserta¸c˜ao utiliza o MAG e t´ecnica de bootstrap para explicar a associa¸c˜ao entre o n´umero de atendimentos hospitalares por causas respirat´orias em crian¸cas de 0 a 6 anos de idade e as concentra¸c˜oes di´aria dos poluentes (PM10, O3 e NO2). Os resultados mostram que, em geral, os procedimentos e os intervalos de confian¸ca bootstrap condicional apresentam um desempenho satisfat´orio quando utilizados na classe MAG, que por sua vez encontrou efeitos mal´eficos dos poluentes investigados na sa´ude das crian¸cas que apresentaram problemas respirat´orios no per´ıodo do estudo.
The generalized additive models (GAMs) have become reference in the analysis of short-term effects of air pollution on human health. Lately, an effect called GAM concurvidade (analogous to multicollinearity in parametric modeling) has been found. This effect leads to underestimation of standard errors affecting its asymptotic confidence intervals of the parameters of the model. Some studies have proposed the use of the conditional bootstrap method to construct confidence intervals for the model parameters. This dissertation uses the GAM and the bootstrap techniques to explain the association between the number of hospital visits due to respiratory diases in children age from 0 to 6 years old and daily concentrations of pollutants (PM10, O3 and NO2). The results show that, in general, the procedures and conditional bootstrap confidence intervals have satisfying performances when used in GAM. The GAM confirms a relation between air pollution and children’s health conditions during the studied period.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/10225
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