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dc.contributor.authorLima, Fátima Agatha Bertulino-
dc.date.accessioned2023-12-20T11:22:02Z-
dc.date.available2023-12-20T11:22:02Z-
dc.date.issued2023-11-27-
dc.identifier.otherCDD 519.5-
dc.identifier.urihttp://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/30821-
dc.descriptionLIMA, Fátima Agatha Bertulino. Ajustes de modelos lineares generalizados para os dados notificados por Covid-19 no estado da Paraíba. 2023. 32 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2023.pt_BR
dc.description.abstractA modelagem de dados de saúde frequentemente desafia os pressupostos da regressão clássica Gaussiana, que pressupõe que a variável resposta seja simétrica e homocedástica. Para contornar essas limitações, emprega-se a abordagem dos Modelos Lineares Generalizados (MLGs), caracterizada por sua flexibilidade ao permitir diferentes distribuições para a variável resposta. Este estudo aplicou ajustes utilizando as distribuições gama e normal inversa para analisar os casos notificados por Covid-19 nas três macrorregiões de saúde na Paraíba. O objetivo foi compreender a influência de variáveis socioeconômicas e sociodemográficas na quantidade de casos notificados. Na Macrorregião 1, identificou-se que o índice de Gini, a educação e a razão de dependência exercem impacto significativo na distribuição de casos. Na Macrorregião 2, variáveis como índice de Gini, a renda, a longevidade, a educação e a razão de dependência contribuíram para o modelo final. Na Macrorregião 3, o índice de Gini, a renda, a educação e a razão de dependência foram variáveis significativas. Esta pesquisa oferece contribuições significativas para o entendimento dos determinantes socioeconômicos na propagação da Covid-19 na Paraíba, informando estratégias de intervenção e políticas públicas direcionadas a diferentes realidades populacionais. A utilização da abordagem dos MLGs com distribuições específicas evidenciou-se como uma ferramenta robusta, superando as limitações dos modelos clássicos. Os resultados destacam a importância de considerar a heterogeneidade regional na formulação de políticas de saúde, pois contribuem não apenas para a área acadêmica, mas também para orientar ações efetivas no enfrentamento de futuras ameaças coletivas.pt_BR
dc.description.sponsorshipOrientador: Prof. Dr. Tiago Almeida de Oliveirapt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.subjectModelos lineares generalizadospt_BR
dc.subjectVariáveis socioeconômicaspt_BR
dc.subjectMacrorregiões de saúdept_BR
dc.titleAjustes de modelos lineares generalizados para os dados notificados por Covid-19 no estado da Paraíba.pt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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