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Título: Modelo de regressão logístico clássico e bayesiano aplicado a dados de partos prematuros no instituto de saúde Elpídio de Almeida, Campina Grande – PB
Autor(es): Coêlho, Adriana Dionísio
Palavras-chave: Prematuridade
Inferência Bayesiana
Modelo de Regressão Logístico
Data do documento: 18-Dez-2018
Resumo: A prematuridade se destaca como um dos maiores problemas de saúde pública em virtude das altas taxas de mortalidade neonatal, infantil e na vida adulta. É definido prematuro, toda criança que nasce com idade gestacional menor que 37 semanas. O objetivo do presente trabalho é investigar quais fatores estão associados à prematuridade das crianças no Instituto de Saúde Elpídeo de Almeida, no município de Campina Grande - PB. Foi realizada a análise dos dados no modelo de regressão logístico, aplicando o modelo linear generalizado considerando a distribuição binomial com função logit. No entanto, o modelo empregado foi adequado para explicar a prematuridade das crianças. Posteriormente, foram realizadas inferência clássica e Bayesiana, verificou-se que as estimativas tanto da clássica, quanto da Bayesiana foram muito próximos. A variável dependente em estudo foi a prematuridade, seguindo das variáveis independentes: idade materna, tipo de gravidez, número de consultas, número de filho(s) vivo(s) e peso da criança ao nascer, que foram estatisticamente significativas. As análises foram implementadas através do software R (R Core Team, 2018) e OpenBUGS (Thomas, 2004).
Descrição: COÊLHO, A. D. Modelo de regressão logístico clássico e bayesiano aplicado a dados de partos prematuros no instituto de saúde Elpídio de Almeida, Campina Grande – PB. 2018. 33f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística)- Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2018.
URI: http://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/23443
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