Modelos para a análise de dados de contagens longitudinais com superdispersão: estimação INLA (2015)
- Authors:
- Autor USP: ROCHA, EVERTON BATISTA DA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCE
- Subjects: ANÁLISE DE DADOS LONGITUDINAIS; DADOS DE CONTAGEM; DISTRIBUIÇÃO DE POISSON; INFERÊNCIA BAYESIANA; MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
- Keywords: Superdispersão
- Language: Português
- Abstract: Em ensaios clínicos é muito comum a ocorrência de dados longitudinais discretos. Para sua análise é necessário levar em consideração que dados observados na mesma unidade experimental ao longo do tempo possam ser correlacionados. Além dessa correlação inerente aos dados é comum ocorrer o fenômeno de superdispersão (ou sobredispersão), em que, existe uma variabilidade nos dados além daquela captada pelo modelo. Um caso que pode acarretar a superdispersão é o excesso de zeros, podendo também a superdispersão ocorrer em valores não nulos, ou ainda, em ambos os casos. Molenberghs, Verbeke e Demétrio (2007) propuseram uma classe de modelos para acomodar simultaneamente a superdispersão e a correlação em dados de contagens: modelo Poisson, modelo Poisson-gama, modelo Poisson-normal e modelo Poisson-normal-gama (ou modelo combinado). Rizzato (2011) apresentou a abordagem bayesiana para o ajuste desses modelos por meio do Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov (MCMC). Este trabalho, para modelar a incerteza relativa aos parâmetros desses modelos, considerou a abordagem bayesiana por meio de um método determinístico para a solução de integrais, INLA (do inglês, Integrated Nested Laplace Approximations). Além dessa classe de modelos, como objetivo, foram propostos outros quatros modelos que também consideram a correlação entre medidas longitudinais e a ocorrência de superdispersão, além da ocorrência de zeros estruturais e não estruturais (amostrais): modelo Poisson inacionado dezeros (ZIP), modelo binomial negativo inacionado de zeros (ZINB), modelo Poisson inacionado de zeros - normal (ZIP-normal) e modelo binomial negativo inacionado de zeros - normal (ZINB-normal). Para ilustrar a metodologia desenvolvida, um conjunto de dados reais referentes à contagens de ataques epilépticos sofridos por pacientes portadores de epilepsia submetidos a dois tratamentos (um placebo e uma nova droga) ao longo de 27 semanas foi considerado. A seleção de modelos foi realizada utilizando-se medidas preditivas baseadas em validação cruzada. Sob essas medidas, o modelo selecionado foi o modelo ZIP-normal, sob o modelo corrente na literatura, modelo combinado. As rotinas computacionais foram implementadas no programa R e são parte deste trabalho
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2015
- Data da defesa: 04.09.2015
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ABNT
ROCHA, Everton Batista da. Modelos para a análise de dados de contagens longitudinais com superdispersão: estimação INLA. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05112015-144057/. Acesso em: 21 fev. 2026. -
APA
Rocha, E. B. da. (2015). Modelos para a análise de dados de contagens longitudinais com superdispersão: estimação INLA (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05112015-144057/ -
NLM
Rocha EB da. Modelos para a análise de dados de contagens longitudinais com superdispersão: estimação INLA [Internet]. 2015 ;[citado 2026 fev. 21 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05112015-144057/ -
Vancouver
Rocha EB da. Modelos para a análise de dados de contagens longitudinais com superdispersão: estimação INLA [Internet]. 2015 ;[citado 2026 fev. 21 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05112015-144057/
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