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Seminário e Propostas inicias de trabalho

Seminário e Propostas inicias de trabalho

  • Dados binários em látice (explanação com exemplo);

- Estrutura de correlação induzida pela dependência espacial das observações.

  • Modelo autologístico usual estudados por diversos autores;
  • Métodos de Estimação;
  • Estrutura de Vizinhança;
  1. motivação:
  • Dados de MSC;
  • Dados de leprose de citros;
  1. propostas:
  • Probabilidade da planta ficar doente dado o status das plantas vizinhas e covariáveis usuais do estudo;
  • Estrutura de vizinhança adequado;
  • Diferentes formas de considerar o efeito das covariáveis de vizinhança no modelo;

- forma binária (0 ou 1), incidência de vizinhos doentes;

- forma de contagem (0,1,2,…) número de vizinhos doentes;

- dummy;

  • Considerar algumas transformações (log,raiz) na covariável, escolher aquela que maximiza a verossimilhança

do modelo ajustado (relação linear descrita com uma função da covariável)

quanto maior o número de vizinhos doentes maior a pressão infectiva da doença nas plantas?

  • Experimentar 'n' estruturas, dentro de 'n' modelos, ajustar aos dados os 'n' modelos e escolher o melhor dentre estes

por verossimilhança.

  • lags, tempos anteriores a observação;

- A dependência temporal existente entre as diferentes avaliações;

- Observa-se a planta no tempo 't', será que há dependência em avaliações anteriores: t-1, t-2,…

- O tempo entre as avaliações é diferentes; Será que tempo maior entre uma avaliação e outra é significativa, e qdo as avaliações são feitas em um curto período de tempo?

- Pesos para diferentes distâncias de tempo entre as avaliações(atual/anterior)?

  • Outras funções de ligação: probit, cloglog

-

  • Obter modelo autologístico espaço-temporal que ajusta-se adequadamente os dados de leprose de citrus, com

uma forma elegante de entrar com as covariáveis de vizinhança no modelo.

  • Obter modelo autologístico espaço-temporal que ajusta-se adequadamente os dados de leprose de citrus, com

uma forma elegante de entrar com as covariáveis de vizinhança no modelo.

Cabeçalho de nível 1


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