Análise Multivariada

O melhoramento genético é uma ciência utilizada para a obtenção de plantas e animais com características desejáveis, e se processa com base na escolha correta daqueles que participam. O estudo da genética molecular permite identificar genes com responsabilidade de conferir resistência a algumas doenças como a mastite que é uma inflamação da glândula mamária que acomete os mamíferos, dentre eles os bovinos. O gene BoLA-DRB3, pertencente à famílias dos genes BoLA (Bovine Lymphocyte Antigen), que se localizam no Complexo Principal de Histocompatibilidade (MHC – Major Histocompatibility Complex) do genoma
bovino, está envolvido no processo molecular de resistência à mastite destes animais. Ele é altamente polimórfico, o que dificulta uma genotipagem correta dos animais. O objetivo deste trabalho foi avaliar e fazer uma análise descritiva do polimorfismo, do segundo exon, nos 78
alelos deste gene, nos animais da raça Bos Tauros.

Este trabalho foi realizado com o objetivo de conhecer as caractar
ísticas associadas a similaridade e ao grau de polimorsmo presente
em três espécies de animais, Bois taurus, Ovis ares e Capra irca com
base no gene HSP70.1 que é um dos responsáveis pelo surgimento da
mastite. A partir do alinhamento das sequêncaias genéticas foi poss
ível comparar as três espéciae em estudo bem como quanticar os
polimosrsmos existentes.

Este estudo teve por objetivo investigar a existência de diferenciais no padrão dos óbitos maternos na região Nordeste (NE) brasileira, por categorias de raça/cor, segundo características sócio demográficas e de morbi-mortalidade. O período selecionado corresponde ao último triênio disponível no sistema sobre mortalidade – SIM/Datasus/MS, 2005-2007. Coletou-se os óbitos maternos por raça/cor (adotando-se as categorias: branca, preta e parda), segundo as variáveis: estado civil, idade, escolaridade, local de ocorrência, tipo de causa obstétrica (direta, indireta e não especificada), causa da morte por grupos - CID-10 e a classificação do óbito (se durante a gravidez, parto ou aborto; puerpério (até 42 dias e 43 dias a 1 ano) e ignorado). Realizou-se uma análise exploratória, aplicando-se o teste de qui-quadrado (nível de 5% de confiança), e a técnica de Análise de Correspondência (AC), útil na visualização gráfica dos diferenciais nos padrões das variáveis. Observou-se um total de 1743 óbitos maternos informadas para a região NE em 2005-2007, dos quais 20%, 8% e 61% foram de mulheres declaradas como de cor branca, preta e parda, respectivamente. A maioria das mulheres eram solteiras (54%), na faixa etária de 20-34 anos (59%), com menos de 8 anos de estudo (46%). As causas obstétricas diretas responderam por 71% dos óbitos, tendo a maioria dos óbitos ocorrido durante a gravidez, parto ou aborto. Os resultados da AC mostraram que os óbitos das mulheres não brancas estiveram mais associados às adolescentes a baixa escolaridade, as causas obstétricas direta ou não informadas e as condições referentes à gravidez, parto ou aborto. Conclui-se que, apesar desses óbitos maternos representarem apenas uma amostra da realidade regional (devido ao sub-registro de óbitos) eles refletem com certa consistência, um padrão de vulnerabilidade para as mulheres da região.

Neste trabalho foi proposto um Modelo de Regressão de Poisson Bivariado
com covariáveis. O algoritmo EM foi utilizado para a estimação dos parâmetros
pelo método de máxima verossimilhança. O modelo foi aplicado a dados bivariados de
contagens do número de internações hospitalares decorrentes de doenças Hipertensivas
e doenças Cerebrovasculares do sistema único de saúde da cidade de São Paulo.

Este trabalho tem como propósito a obtenção das estimativas dos parâmetros dos itens e dos factores latentes do modelo da Teoria de Resposta ao Item multidimensional logístico de dois parâmetros conjugando a estimação bayesiana com o uso de métodos de simulação Markov Chain Monte Carlo. Em particular, usa-se o algoritmo de Metropolis-Hastings com passos de Gibbs. Todas as etapas do algoritmo e respectiva fundamentação matemática apresentam-se e ilustram-se com recurso a computação desenvolvida em Matlab. Para testar o algoritmo proposto utilizam-se dados simulados, considerando que o factor latente afere 2 e 3 dimensões. Usa-se o critério de informação AIC para identificar o número de factores que melhor se ajusta aos dados. Para comparar as estimativas dos parâmetros obtidas pela aplicação do modelo com os valores verdadeiros utilizam-se as estatísticas: correlação de Pearson, Erro Absoluto Médio e Erro Quadrático Médio.

Introdução: Este estudo menciona algumas sugestões para avaliação de preços unitários dos itens de refeições fornecidos nos hospitais de Rede Própria do estado da Bahia. Para isto utilizou-se uma ferramenta estatística para auxílio na análise dos preços, a análise de agrupamento. Objetivo: Padronização dos preços unitários por itens de refeição servidas nas unidades de Rede Própria à servidores, pacientes e acompanhantes.Metodologia: Para adotar uma referência dos preços unitários por refeição, faz-se necessário a estratificação dos hospitais por características comuns, pois assim “são definidos” os diferentes perfis, sendo possível sugerir um valor mais preciso e apropriado para cada perfil hospitalar.
Resultados: Os resultados obtidos foram a partir de duas avaliações: uma referente ao cálculo do preço médio dos itens de refeições por grupos definidos por uma Diretoria de conhecimento técnico e a outra foi calculado a partir das estratificações dos hospitais segundo a análise de agrupamento.

Neste estudo foi utilizado a técnica de agrupamento de mapas auto-organizáveis a fim de identificar grupos de sinais com características similares, a partir de um certo estímulo visual. Verificou-se que é possível agrupar corretamente os dados coletados durante certo estímulo visual e que o mapa resultante da análise torna evidente muitas características que são anteriormente desconhecidas. Foi visto que não é possível, apenas com o agrupamento, classificar novas observações em um dos grupos e predizer o estímulo recebido, sem seu prévio conhecimento.

Alguns estudos mostram a importância da situação socioeconômica e aceitação da gestação sobre o pré-natal. O trabalho objetiva criar um modelo de mensuração para variáveis de situação socioeconômica e de aceitação da gestação em um estudo de mortalidade fetal em São Paulo. A variável latente situação socioeconômica (SSE) foi composta por renda familiar per-capita e escolaridades da mãe e do chefe da família. A não-aceitação de gravidez (nAdG) incluiu reações da mãe, pai e família, gestação planejada e tentativa de aborto. A assistência pré-natal foi composta por algumas medidas que representassem qualidade. Modelos de equações estruturais (SEM) foram testados com estimadores WLS com o uso do software Mplus. Inicialmente, a análise fatorial exploratória foi empregada em dois subconjuntos dos dados antes da analise fatorial confirmatória para os construtos e construção do modelo com a assistência pré-natal. O ajuste do modelo foi considerado razoável (CFI=0.95, TLI=0.95, RMSEA=0.05, WRMR=0.99).

Na interpretação dos resultados em estudos arqueométricos de cerâmicas arqueológicas, para classificar, estudar a similaridade/dissimilaridade, a proveniência das amostras e a tecnologia de produção são utilizados métodos estatísticos multivariados, tais como: análise de conglomerados (do inglês, cluster analysis), análise de componentes principais (do inglês, principals components), análise discriminantes do inglês, discriminant analysis), entre outros. Contudo, para que seja viável a utilização destas técnicas estatísticas se faz necessário que a matriz das amostras não possua valores discrepantes (do inglês, outliers) e que esteja completa, isto é, inexistência de valores faltantes (do inglês, missing values), para uma posterior análise dos dados completos (Stanimirova and Walczak, 2008).
Os objetivos deste trabalho são detectar os dados discrepantes univariados e tratá-los como faltantes utilizando um método de imputação para obtenção de valores plausíveis para sua substituição e avaliar em termos comparativos a quantidade de dados discrepantes univariados e multivariados antes e após a aplicação deste método de imputação.
Para este trabalho; foram utilizados dados de concentrações elementares de As, Ce, Cr, Eu, Fe, Hf, La, Na, Nd, Sc, Sm, Th e U determinadas por análise por ativação com neutrons instrumental em amostras de fragmentos cerâmicos de um sítio arqueológico; foi feito um estudo de detecção de dados discrepantes univariados aplicando o método de Box-Plot e um método de análise discrepantes multivariados utilizando o método da distancia de Mahalanobis antes e após aplicação do método de imputação por decomposição do valor singular.

Neste trabalho foram construídos modelos estatísticos para a previsão de inadimplência, utilizando o algoritmo CHAID e CHAID-Exaustivo, implementados no software Clementine, para dados referentes a contratos de aluguéis de imóveis residenciais de uma empresa imobiliária de Presidente Prudente (SP).
O conjunto de dados coletado apresentou 86% de adimplentes e 14% de inadimplentes. Para a elaboração dos modelos de previsão, dividiu-se o conjunto de dados em duas partes sendo: 70% para treinamento, a qual foi utilizada para construir o modelo, e 30% para teste, destinada à avaliação da capacidade de generalização do modelo construído. Esta divisão respeitou os percentuais de cada classe (adimplência e inadimplência).
Foram construídos três modelos para cada técnica. Os resultados obtidos mostraram melhor resultado para o algoritmo CHAID, com uma taxa de 90% de classificação correta dos clientes no conjunto de treinamento e 80% no conjunto de teste. O modelo pode ser considerado adequado pois superou a capacidade preditiva de proporção por chances de 76,89%.