diferença não aleatória na distribuição dos fatores de risco entre os dois grupos
|
|
- Samuel Cavalheiro Brás
- 6 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Confundimento erro devido a uma diferença não aleatória na distribuição dos fatores de risco entre os dois grupos. A variável de confundimento está distribuída desigualmente entre os grupos comparados. Ex: um grupo é mais idoso ou fuma mais que o outro. presente quando estimativa não ajustada do risco difere da estimativa ajustada em pelo menos 10%. Conseqüências: altera a estimativa do risco (subestima, superestima) gera falso-positivo, falso-negativo inverte a direção da associação.
2 Características do fator de confusão: ser um fator de risco para a doença associado com a exposição não ser um elo de ligação entre a exposição e a doença Elo de ligação não deve ser controlado na análise - associação
3 O sexo masculino é um fator de risco para malária? Sexo Casos Controles Total n % n % Masculino 88 58, ,3 156 Feminino 62 41, ,7 144 Total Odds ratio = 1,71 (1,06-2,78)
4 Exposição (sexo) vs fator de confusão (ocupação ao ar livre) Ocupação ao ar livre Sexo Sim Não Total n % N % Masculino 68 43, ,5 156 Feminino 13 9, ,0 144 Total ,0 300 Odds ratio = 7,79 (3,90 15,80)
5 Fator de confusão (ocupação ao ar livre) vs desfecho (malária) Ocupação ao ar livre Casos Controles Total n % N % Sim 63 42, ,0 81 Não 87 58, ,0 219 Total Odds ratio = 5,31 (2,84 10,02)
6 Sexo vs malária estratificação por ocupação Ocupação ao ar livre Sexo Casos Controles Total n % n % Masculino 53 84, ,3 63 Feminino 10 15,9 3 16,7 18 Total Odds ratio =1,06 (0,20 5,02)
7 Sexo vs malária estratificação por ocupação Ocupação em ambientes fechados Sexo Casos Controles Total N % N % Masculino 35 40, ,2 88 Feminino 52 59, ,8 131 Total Odds ratio = 1,00 (0,56-1,81)
8 O sexo masculino é um fator de risco para malária após controlar-se pela ocupação? Sexo Casos Controles Total n % n % Masculino 88 58, ,3 156 Feminino 62 41, ,7 144 Total Odds ratio bruto= 1,71 (1,06-2,78) Odds ratio ajustado = 1,01 (0,60 1,69)
9 REGRESSÃO LOGÍSTICA A função logística é perfeitamente aplicável aos problemas epidemiológicos porque é uma função que varia entre 0 e 1. É um função em forma de S alongado. Seu modelo calcula a probabilidade do efeito pela seguinte fórmula: P X 1 ( ) = 1 + e ( α + β i Xi )
10 Os termos α e β i neste modelo representam parâmetros desconhecidos que serão estimados com base nos dados amostrais obtidos pelo método da máxima verossimilhança (maximiza a probabilidade de obtenção do grupo observado de dados). Pelo modelo estimamos α β i
11 Assim, sabendo os parâmetros α e β i e conhecendo os valores das variáveis independentes para um indivíduo, podemos aplicar a fórmula acima para calcular a probabilidade de que este indivíduo desenvolva a doença P (X). No exemplo abaixo está calculada a regressão logística tendo como variável dependente o baixo peso ao nascer e como variáveis dependentes fumo materno (0,1) smoke - e número de consultas prénatais no primeiro trimestre de gravidez (de 1 a 6) - ftv.
12 Logit Estimates Number of obs = 189 chi2(2) = 5.53 Prob > chi2 = Log Likelihood = Pseudo R2 = low Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] smoke ftv _cons P( X ) = 1 + e ( α + β 1smoke + β 2 ftv)
13 P(X)= 0.339= 34% Logit Estimates Number of obs = 189 chi2(2) = 5.53 Prob > chi2 = Log Likelihood = Pseudo R2 = low Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] smoke ftv _cons P ( X ) = ( (1) + ( 1 + e )(3) P(X) = 1 / 1 + e (-0.666) = 1 /
14 Propriedades OR= e β 1 IC 95% (OR)= e [ β 1 ± 1.96 x erro padrão(β 1 ) ] OR= e OR= IC 95% (OR)= e IC 95% (OR)= e IC 95% (OR)= e [ ± 1.96 x ] [ ± 1.96 x ] [ ± ] Limite inferior do IC 95% (OR)= e = Limite superior do IC 95% (OR)= e = 3.76
15 Codificação da variável resposta - low Variável Resposta Codificação Baixo peso ao nascer Não 0 Sim 1 Binária ou dicotômica
16 Codificação das variáveis independentes id low número de identificação do paciente baixo peso ao nascer 0=não 1=sim age idade materna em anos completos (14-45) lwt peso no início da gravidez em libras (80-250) race smoke raça 1=branco 2=negro 3=outra fumo materno 0=não 1=sim ptl número de partos prematuros anteriores (0-3) ht ui ftv hipertensão materna 0=não 1=sim irritabilidade uterina 0=não 1=sim número de consultas no pré-natal no primeiro trimestre da gravidez (0-6) bwt peso ao nascer em gramas ( ) Variáveis Quantitativas Categóricas Dummy
17 Race Código Branca 1 Dummy Negra 2 Outra 3 Branca Negra Outra _Irace_ _Irace_
18 tab race race Freq. Percent Cum Total tab _Irace_2 race==2 Freq. Percent Cum Total tab _Irace_3 race==3 Freq. Percent Cum
19 xi: logistic low i.race i.race _Irace_1-3 (naturally coded; _Irace_1 omitted) Logistic regression Number of obs = 189 LR chi2(2) = 5.01 Prob > chi2 = Log likelihood = Pseudo R2 = low Odds Ratio Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] _Irace_ _Irace_
20 Pressupostos da análise Regressão logística múltipla Linearidade do logito - para variáveis representadas na escala intervalar
21 logit low age Logit Estimates Number of obs = 189 chi2(1) = 2.76 Prob > chi2 = Log Likelihood = Pseudo R2 = low Coef. Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] age _cons logistic low age Logit Estimates Number of obs = 189 chi2(1) = 2.76 Prob > chi2 = Log Likelihood = Pseudo R2 = low Odds Ratio Std. Err. z P> z [95% Conf. Interval] age
22 O coeficiente para idade materna é O odds ratio para cada ano de incremento na idade é 0.95, ou seja, a cada ano de idade materna, há uma redução de 5% no risco de baixo peso ao nascer. Como o intervalo de confiança incluiu o 1, a idade materna não é um fator de risco para o baixo peso ao nascer nesta população. Observe que a idade está modelada como variável contínua. O odds ratio de uma variável contíua representa uma média dos odds nos diversos níveis desta variável.
23 Há uma tendência linear de decréscimo na probabilidade de baixo peso ao nascer predita pelo modelo à medida em que aumenta a idade materna. Portanto, a idade materna pode ser modelada como uma variável quantitativa contínua no modelo P robabilidade predita de BP N age
24 ESTRATÉGIAS DE SELEÇÃO DE VARIÁVEIS Modelo Reduzido - por passos - parcimonioso -> para a frente (forward) - amostras pequenas, colinearidade <- para trás (backward) - efeito supressor (valor para inclusão 0,20) ( valor para retenção ou exclusão - P < 0,10 ou 0,15) Modelo Completo
25 Dados prejudicados O que fazer com eles? Problemas - viés de seleção - presente se os casos perdidos forem sistematicamente diferentes dos remanescentes Teste - se diferentes, descrever a diferença e imaginar qual o viés que pode estar presente no estudo (direção, magnitude)
26 Dados prejudicados 1. Exclusão desde o início - poucos 2. Criar categoria representando os dados ignorados 3. Reduzir o número de variáveis 4. Estimar o valor dos dados ignorados - imputação
27 Tamanho da amostra Regressão Logística REGRA - para cada variável independente incluída no modelo são necessários pelo menos 5 a 10 eventos Ex: modelo para identificar fatores de risco para o baixo peso ao nascer com 10 variáveis independentes - 50 a 100 casos de baixo peso ao nascer.
28 Colinearidade Variáveis estão muito correlacionadas que não se consegue isolar o efeito de cada uma Matriz de correlação - Pearson > 0,90 - problema entre 0,80 e 0,90 - talvez < 0,80 - não causam problema
29 Colinearidade - Soluções Omitir variáveis Usar variável combinada - e/ou Criar uma escala
Regressão Logística. Propriedades
Regressão Logística Propriedades Geralmente a grande questão a ser respondida nos estudos epidemiológicos é saber qual a relação entre uma ou mais variáveis que refletem a exposição e a doença (efeito).
Leia maisAULA 19 Análise de Variância
1 AULA 19 Análise de Variância Ernesto F. L. Amaral 18 de outubro de 2012 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à estatística. 10 ª ed. Rio de Janeiro: LTC. Capítulo
Leia maisMétodos Estatísticos Avançados em Epidemiologia
Métodos Estatísticos Avançados em Epidemiologia Análise de Variância - ANOVA Cap. 12 - Pagano e Gauvreau (2004) - p.254 Enrico A. Colosimo/UFMG Depto. Estatística - ICEx - UFMG 1 / 39 Introdução Existem
Leia maisAULAS 24 E 25 Análise de Regressão Múltipla: Inferência
1 AULAS 24 E 25 Análise de Regressão Múltipla: Inferência Ernesto F. L. Amaral 23 e 25 de novembro de 2010 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Wooldridge, Jeffrey M. Introdução à econometria: uma
Leia maisEstatística Analítica
Teste de Hipótese Testes Estatísticos 2 Teste de Hipótese Testes Estatísticos 3 1 Teste de Hipótese Testes Estatísticos 4 Principais Testes: Teste Qui-quadrado Teste T de Student Teste ANOVA Teste de Correlação
Leia maisModelos Lineares Generalizados - Verificação do Ajuste do Modelo
Modelos Lineares Generalizados - Verificação do Ajuste do Modelo Erica Castilho Rodrigues 21 de Junho de 2013 3 Uma outra medida usada para verificar o ajuste do modelo. Essa estatística é dada por X
Leia maisAULA 07 Distribuições Discretas de Probabilidade
1 AULA 07 Distribuições Discretas de Probabilidade Ernesto F. L. Amaral 31 de agosto de 2010 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à estatística. 10 ª ed. Rio de Janeiro:
Leia maisMétodos Estatísticos Avançados em Epidemiologia
Métodos Estatísticos Avançados em Epidemiologia Análise de Sobrevivência - Conceitos Básicos Enrico A. Colosimo Departamento de Estatística Universidade Federal de Minas Gerais http://www.est.ufmg.br/
Leia maisIV Regressão e correlação IV.4. (cont.) Significância Estatística e Regressão Múltipla
IV Regressão e correlação IV.4. (cont.) Significância Estatística e Regressão Múltipla Significância Estatística Existe uma estatítica, o t-estatístico,associado a cada estimativa O t-estatístico mede
Leia maisMOQ-14 Projeto e Análise de Experimentos
Instituto Tecnológico de Aeronáutica Divisão de Engenharia Mecânica-Aeronáutica MOQ-14 Projeto e Análise de Experimentos Profa. Denise Beatriz Ferrari www.mec.ita.br/ denise denise@ita.br Regressão Linear
Leia mais1ª) Lista de Exercícios de Laboratório de Física Experimental A Prof. Paulo César de Souza
1ª) Lista de Exercícios de Laboratório de Física Experimental A Prof. Paulo César de Souza 1) Arredonde os valores abaixo, para apenas dois algarismos significativos: (a) 34,48 m (b) 1,281 m/s (c) 8,563x10
Leia maisProf. Daniela Barreiro Claro
O volume de dados está crescendo sem parar Gigabytes, Petabytes, etc. Dificuldade na descoberta do conhecimento Dados disponíveis x Análise dos Dados Dados disponíveis Analisar e compreender os dados 2
Leia maisAnálise estatística. Aula de Bioestatística. 17/9/2008 (2.ª Parte) Paulo Nogueira
Análise estatística Aula de Bioestatística 17/9/2008 (2.ª Parte) Paulo Nogueira Testes de Hipóteses Hipótese Estatística de teste Distribuição da estatística de teste Decisão H 0 : Não existe efeito vs.
Leia maisISEG - ESTATÍSTICA I - EN, Economia/Finanças - 1 de Junho de 2010 Tópicos de correcção. 1ª Parte. > 0. Justifique a igualdade: P(( A B)
ISEG - ESTATÍSTICA I - EN, Economia/Finanças - de Junho de 00 Tópicos de correcção ª Parte. Sejam os acontecimentos A, B, C tais que P ( A B) > 0. Justifique a igualdade: ( A B) C) = B A). A). C ( A B)).
Leia maisTeste de Hipótese e Intervalo de Confiança. Parte 2
Teste de Hipótese e Intervalo de Confiança Parte 2 Questões para discutirmos em sala: O que é uma hipótese estatística? O que é um teste de hipótese? Quem são as hipóteses nula e alternativa? Quando devemos
Leia maisMedidas de Freqüência de Doenças e Problemas de Saúde: Mortalidade, Padronização de taxas
Universidade Federal do Rio de Janeiro Programa de Pós P s Graduação em Saúde Coletiva Medidas de Freqüência de Doenças e Problemas de Saúde: Mortalidade, Padronização de taxas Porque Mortalidade? Morte
Leia maisModelos de Regressão Linear Simples - Erro Puro e Falta de Ajuste
Modelos de Regressão Linear Simples - Erro Puro e Falta de Ajuste Erica Castilho Rodrigues 2 de Setembro de 2014 Erro Puro 3 Existem dois motivos pelos quais os pontos observados podem não cair na reta
Leia maisRegressão Linear em SPSS
Regressão Linear em SPSS 1. No ficheiro Calor.sav encontram-se os valores do consumo mensal de energia, medido em milhões de unidades termais britânicas, acompanhados de valores de output, em milhões de
Leia maisAula 5 Metodologias de avaliação de impacto
Aula 5 Metodologias de avaliação de impacto Metodologias de Avaliação de Impacto Objetiva quantificar as mudanças que o projeto causou na vida dos beneficiários. Plano de Aula Método experimental: regressão
Leia maisDISCIPLINA DE ESTATÍSTICA
UNIC UNIVERSIDADE DE CUIABÁ DISCIPLINA DE ESTATÍSTICA REPRESENTANDO DADOS Dados Qualitativos Quantitativos Métodos Gráficos Métodos Tabulares Métodos Gráficos Métodos Tabulares Barras Tabelas de Freqüência
Leia maisAula de aplicação de categorias e critérios da IUCN para avaliação do estado de conservação da fauna
Aula de aplicação de categorias e critérios da IUCN para avaliação do estado de conservação da fauna Categorias da IUCN Categorias de Espécies ameaçadas CR Criticamente em Perigo: espécie que, de acordo
Leia maisCorrelação e Regressão linear simples
Metodologia de Diagnóstico e Elaboração de Relatório FASHT Correlação e Regressão linear simples Prof. Cesaltina Pires cpires@uevora.pt Plano da Apresentação Correlação linear Diagrama de dispersão Covariância
Leia maisPlano da Apresentação. Correlação e Regressão linear simples. Correlação linear. Associação entre hábitos leitura e escolaridade.
Metodologia de Diagnóstico e Elaboração de Relatório FASHT Correlação e Plano da Apresentação Correlação linear Diagrama de dispersão Covariância Coeficiente de correlação de Pearson Teste de correlação
Leia maisCódigos de bloco. Instituto Federal de Santa Catarina Curso superior de tecnologia em sistemas de telecomunicação Comunicações móveis 2
Instituto Federal de Santa Catarina Curso superior de tecnologia em sistemas de telecomunicação Comunicações móveis 2 Códigos de bloco Prof. Diego da Silva de Medeiros São José, maio de 2012 Codificação
Leia maisInteligência Artificial
Inteligência Artificial Aula 7 Programação Genética M.e Guylerme Velasco Programação Genética De que modo computadores podem resolver problemas, sem que tenham que ser explicitamente programados para isso?
Leia maisAvaliação Econômica do Projeto de Microcrédito para a população da Zona Norte de Natal/RN
FUNDAÇÃO ITAÚ SOCIAL CENTRO DE APOIO AOS MICROEMPREENDEDORES Avaliação Econômica do Projeto de Microcrédito para a população da Zona Norte de Natal/RN Equipe: Iraê Cardoso, Isabela Almeida, Lilian Prado,
Leia maisAndrés Eduardo Coca Salazar Tutor: Prof. Dr. Zhao Liang
: Finding Structures in Bach s, Chopin s and Mozart s NOLTA 08, Hungary, 2008 Complex network structure of musical composition: Algoritmic generation of appealing music Physica A 389 (2010) 126-132 Chi
Leia maisProbabilidade. Evento (E) é o acontecimento que deve ser analisado.
Probabilidade Definição: Probabilidade é uma razão(divisão) entre a quantidade de eventos e a quantidade de amostras. Amostra ou espaço amostral é o conjunto formado por todos os elementos que estão incluídos
Leia maisIntrodução. Ou seja, de certo modo esperamos que haja uma certa
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Teste de Independência Luiz Medeiros de Araujo Lima Filho Departamento de Estatística Introdução Um dos principais objetivos de se construir uma tabela de contingência,
Leia maisORGANIZAÇÃO DESTINATÁRIOS
APRESENTAÇÃO os módulos de análise de dados em IBM SPSS Statistics, organizados pelo Centro de Investigação em Ciências Sociais da Universidade do Minho (CICS), pretendem contribuir para a difusão da utilização
Leia maisTestes de Hipóteses Estatísticas
Capítulo 5 Slide 1 Testes de Hipóteses Estatísticas Resenha Hipótese nula e hipótese alternativa Erros de 1ª e 2ª espécie; potência do teste Teste a uma proporção; testes ao valor médio de uma v.a.: σ
Leia maisPESQUISA OPERACIONAL -PROGRAMAÇÃO LINEAR. Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc.
PESQUISA OPERACIONAL -PROGRAMAÇÃO LINEAR Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc. ROTEIRO Esta aula tem por base o Capítulo 2 do livro de Taha (2008): Introdução O modelo de PL de duas variáveis Propriedades
Leia maisRelatório do Experimento 1 Sistema Massa - Mola. Fernando Henrique Ferraz Pereira da Rosa
FEP0111 - Física I Relatório do Experimento 1 Sistema Massa - Mola Fernando Henrique Ferraz Pereira da Rosa 4 de novembro de 2005 Sumário 1 Introdução 2 2 Objetivos 2 3 Procedimento experimental 2 3.1
Leia maisMicroeconomia. Prof.: Antonio Carlos Assumpção
Microeconomia Efeitos Renda e Substituição Prof.: Antonio Carlos Assumpção Efeito Renda e Efeito Substituição Uma queda no preço de um bem ou serviço tem dois efeitos: Substituição e Renda Efeito Substituição
Leia maisDistribuição Normal de Probabilidade
Distribuição Normal de Probabilidade 1 Aspectos Gerais 2 A Distribuição Normal Padronizada 3 Determinação de Probabilidades 4 Cálculo de Valores 5 Teorema Central do Limite 1 1 Aspectos Gerais Variável
Leia maisCurso de Análise Estatística Comparação entre variáveis contínuas: correlação e regressão Linear
NÚCLEO DE ESTATÍSTICA E METODOLOGIA APLICADAS Desenvolvendo conhecimento para a excelência dos cuidados em saúde mental UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO PAULO Curso de Análise Estatística Comparação entre variáveis
Leia maisPressuposições à ANOVA
UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA CAMPUS DE JI-PARANÁ DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA AMBIENTAL Estatística II Aula do dia 09.11.010 A análise de variância de um experimento inteiramente ao acaso exige que sejam
Leia maisEstimação. Como definir um estimador. Como obter estimativas pontuais. Como construir intervalos de confiança
Estimação Como definir um estimador. Como obter estimativas pontuais. Como construir intervalos de confiança Motivação A partir da média de uma a amostra em uma colheita recente, o conselho de qualidade
Leia maisClampeamento do cordão umbilical: qual o momento ideal?
Clampeamento do cordão umbilical: qual o momento ideal? XI Encontro Nacional de Aleitamento Materno 2010/Santos - SP Sonia Venancio PqC VI - Instituto de Saúde/SES/SP soniav@isaude.sp.gov.br Polêmica A
Leia maisDISTRIBUIÇÕES ESPECIAIS DE PROBABILIDADE DISCRETAS
VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADES 1 1. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS Muitas situações cotidianas podem ser usadas como experimento que dão resultados correspondentes a algum valor, e tais situações
Leia maisVantagens e desvantagens da utilização do patrimônio líquido pelo seu valor de mercado na avaliação de empresas
Vantagens e desvantagens da utilização do patrimônio líquido pelo seu valor de mercado na avaliação de empresas! Quais as vantagem da utilização do valor de mercado em relação a utilização do patrimônio
Leia maisAULAS 13, 14 E 15 Correlação e Regressão
1 AULAS 13, 14 E 15 Correlação e Regressão Ernesto F. L. Amaral 23, 28 e 30 de setembro de 2010 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à estatística. 10 ª ed. Rio de
Leia maisGerenciamento dos Riscos do Projeto (PMBoK 5ª ed.)
Gerenciamento dos Riscos do Projeto (PMBoK 5ª ed.) Esta é uma área essencial para aumentar as taxas de sucesso dos projetos, pois todos eles possuem riscos e precisam ser gerenciados, ou seja, saber o
Leia maisAula 5 Técnicas para Estimação do Impacto
Aula 5 Técnicas para Estimação do Impacto A econometria é o laboratório dos economistas, que busca reproduzir o funcionamento do mundo de forma experimental, como se faz nas ciências naturais. Os modelos
Leia maisRegressão, Interpolação e Extrapolação Numéricas
, e Extrapolação Numéricas Departamento de Física Universidade Federal da Paraíba 29 de Maio de 2009, e Extrapolação Numéricas O problema Introdução Quem é quem Um problema muito comum na física é o de
Leia maisAnálise Qualitativa no Gerenciamento de Riscos de Projetos
Análise Qualitativa no Gerenciamento de Riscos de Projetos Olá Gerente de Projeto. Nos artigos anteriores descrevemos um breve histórico sobre a história e contextualização dos riscos, tanto na vida real
Leia mais4 Aplicação: Modelo LOGIT para Avaliar o Risco de Crédito
4 Aplicação: Modelo LOGIT para Avaliar o Risco de Crédito 4.1 Preparação de Dados Foi utilizada uma base de dados de 156 clientes que tiveram o vencimento de seus títulos compreendidos no período de abril
Leia mais3º Ano do Ensino Médio. Aula nº06
Nome: Ano: º Ano do E.M. Escola: Data: / / 3º Ano do Ensino Médio Aula nº06 Assunto: Noções de Estatística 1. Conceitos básicos Definição: A estatística é a ciência que recolhe, organiza, classifica, apresenta
Leia maisAULA 03 MEDIDAS DE RESISTÊNCIA ELÉTICA
AULA 03 MEDIDAS DE RESISTÊNCIA ELÉTICA 1.0 INTRODUÇÃO 1.1 Ponte de Wheatstone O método da ponte de Wheatstone, estudado por Wheatstone no sec. XIX é um dos métodos mais empregados para a medição de resistências
Leia maisComo rodar a regressão no gretl. Usando o Console para calcular elasticidade. Elasticidade. Usando o Console para calcular predição
Como rodar a regressão no gretl Alguns tópicos do gretl Usando o console: Comando: ols y const 3 Estima uma função linear usando o método de Mínimos Quadrados Ordinários. Elasticidade Intuição: resposta
Leia maiswww.isaia.com.br Porto Alegre/RS
I Curso de Introdução em Pesquisa Clínica Delineamento de Estudos Clínicos e Randomização Biom. Carlo Isaia Neto carlo@isaia.com.br O delineamento de um ensaio clínico apoia-se em cinco colunas mestras:
Leia maisPós-Graduação em Computação Distribuída e Ubíqua
Pós-Graduação em Computação Distribuída e Ubíqua INF612 - Aspectos Avançados em Engenharia de Software Engenharia de Software Experimental [Head First Statistics] Capítulos 10, 11, 12 e 13 [Experimentation
Leia maisLINEARIZAÇÃO DE GRÁFICOS
LINEARIZAÇÃO DE GRÁFICOS Física Básica Experimental I Departamento de Física / UFPR Processo de Linearização de Gráficos O que é linearização? procedimento para tornar uma curva que não é uma reta em uma
Leia maisIndicador Trimestral de PIB do Espírito Santo
SUMÁRIO EXECUTIVO O Produto Interno Bruto (PIB) do estado do Espírito Santo é calculado anualmente pelo Instituto Jones dos Santos Neves (IJSN) em parceria com o Instituto eiro de Geografia e Estatística
Leia maisBem-estar, desigualdade e pobreza
97 Rafael Guerreiro Osório Desigualdade e Pobreza Bem-estar, desigualdade e pobreza em 12 países da América Latina Argentina, Bolívia, Brasil, Chile, Colômbia, Equador, El Salvador, México, Paraguai, Peru,
Leia maisUniversidade Federal de Juiz de Fora - Laboratório de Eletrônica - CEL037
Página 1 de 5 1 Título 2 Objetivos Prática 10 Aplicações não lineares do amplificador operacional. Estudo e execução de dois circuitos não lineares que empregam o amplificador operacional: comparador sem
Leia maisA vida sem reflexão não merece ser vivida Sócrates Disciplina: ESTATÍSTICA e PROBABILIDADE
Notas de aula 07 1 A vida sem reflexão não merece ser vivida Sócrates Disciplina: ESTATÍSTICA e PROBABILIDADE 1. Medidas de Forma: Assimetria e Curtose. A medida de assimetria indica o grau de distorção
Leia maisCap. II EVENTOS MUTUAMENTE EXCLUSIVOS E EVENTOS NÃO- EXCLUSIVOS
Cap. II EVENTOS MUTUAMENTE EXCLUSIVOS E EVENTOS NÃO- EXCLUSIVOS Dois ou mais eventos são mutuamente exclusivos, ou disjuntos, se os mesmos não podem ocorrer simultaneamente. Isto é, a ocorrência de um
Leia maisComparação de Medidas de Idade Gestacional
Universidade de São Paulo Faculdade de Saúde Pública Comparação de Medidas de Idade Gestacional Marcia Furquim de Almeida FSP-USP Ana Maria Rigo Silva CCS-UEL Gizelton Pereira Alencar FSP-USP Tiemi Matsuo
Leia maisAula de Exercícios - Teorema de Bayes
Aula de Exercícios - Teorema de Bayes Organização: Rafael Tovar Digitação: Guilherme Ludwig Primeiro Exemplo - Estagiários Três pessoas serão selecionadas aleatóriamente de um grupo de dez estagiários
Leia maisx = xi n x = xifi fi 1. MÉDIA Exercício: Quando a distribuição é simétrica, a média e a mediana coincidem.
1. MÉDIA Exercício: Quando a distribuição é simétrica, a média e a mediana coincidem. Determine a média aritmética da distribuição: A mediana não é tão sensível, como a média, às observações que são muito
Leia maisCoeficiente de Assimetria e Curtose. Rinaldo Artes. Padronização., tem as seguintes propriedades: Momentos
Coeficiente de Assimetria e Curtose Rinaldo Artes 2014 Padronização Seja X uma variável aleatória com E(X)=µ e Var(X)=σ 2. Então a variável aleatória Z, definida como =, tem as seguintes propriedades:
Leia maisAula 8. Teste Binomial a uma proporção p
Aula 8. Teste Binomial a uma proporção p Métodos Estadísticos 2008 Universidade de Averio Profª Gladys Castillo Jordán Teste Binomial a uma Proporção p Seja p ˆ = X n a proporção de indivíduos com uma
Leia maisInferência sobre duas proporções
Teste para duas populações duas populações Amostra :,,,, alor comum para delta 0 Amostra 2:,,,, Tamanho Tamanho Média amostral x Média amostral x Desvio-padrão Desvio-padrão Teste para duas populações
Leia maisMétodos Quantitativos Aplicados
Métodos Quantitativos Aplicados Aula 5 http://www.iseg.utl.pt/~vescaria/mqa/ Tópicos apresentação Análise de dados bivariada: cruzamentos e medidas de associação variáveis nominais e ordinais e variáveis
Leia maisMétricas de Software
Métricas de Software Plácido Antônio de Souza Neto 1 1 Gerência Educacional de Tecnologia da Informação Centro Federal de Educação Tecnologia do Rio Grande do Norte 2006.1 - Planejamento e Gerência de
Leia maisCusto de Oportunidade do Capital
Custo de Oportunidade do Capital É o custo de oportunidade de uso do fator de produção capital ajustado ao risco do empreendimento. Pode ser definido também como a taxa esperada de rentabilidade oferecida
Leia maisProbabilidade. Luiz Carlos Terra
Luiz Carlos Terra Nesta aula, você conhecerá os conceitos básicos de probabilidade que é a base de toda inferência estatística, ou seja, a estimativa de parâmetros populacionais com base em dados amostrais.
Leia maisESTATÍSTICA. Comando da Aeronáutica. EXAME DE ADMISSÃD Estágio de Adaptação de Oficiais Temporários da Aeronáutica 2013
ESTATÍSTICA Comando da Aeronáutica EXAME DE ADMISSÃD Estágio de Adaptação de Oficiais Temporários da Aeronáutica 013 1 8 Poisson ESPECIALIDADE 31) Seja X uma variável aleatória com função de densidade
Leia maisSe inicialmente, o tanque estava com 100 litros, pode-se afirmar que ao final do dia o mesmo conterá.
ANÁLISE GRÁFICA QUANDO y. CORRESPONDE A ÁREA DA FIGURA Resposta: Sempre quando o eio y corresponde a uma taa de variação, então a área compreendida entre a curva e o eio do será o produto y. Isto é y =
Leia maisCRM e Prospecção de Dados
CRM e Prospecção de Dados Marília Antunes aula de 11 de Maio 09 6 Modelos de regressão 6.1 Introdução No capítulo anterior foram apresentados alguns modelos preditivos em que a variável resposta (a variável
Leia maisCorrelação e Regressão
Correlação e Regressão Análise de dados. Tópico Prof. Dr. Ricardo Primi & Prof. Dr. Fabian Javier Marin Rueda Adaptado de Gregory J. Meyer, University of Toledo, USA; Apresentação na Universidade e São
Leia mais1-Eletricidade básica
SENAI 1 1-Eletricidade básica 1.1 - Grandezas Elétricas: 1.1 - Carga Elétrica, Tensão Elétrica, Corrente Elétrica, Resistência Elétrica; 1.2 - Leis de Ohm: 1.2.1-1 a Lei de Ohm 1.2.2 múltiplos e submúltiplos
Leia maisAula 2 - Avaliação de fluxos de caixa pelos métodos do Valor Presente Líquido
Avaliação da Viabilidade Econômico- Financeira em Projetos Aula 2 - Avaliação de fluxos de caixa pelos métodos do Valor Presente Líquido Elias Pereira Avaliação da Viabilidade Econômico- Ementa e Datas
Leia maisAvaliação de Empresas Profa. Patricia Maria Bortolon
Avaliação de Empresas EVA E MVA Aula 11 EVA Indica a quantia em termos monetários que foi adicionada à riqueza efetiva do acionista em determinado período Diferente do lucro contábil, pois considera o
Leia maisPrevalência e fatores associados ao tabagismo em jovens e adolescentes de Belo Horizonte
Prevalência e fatores associados ao tabagismo em jovens e adolescentes de Belo Horizonte Charles Ferreira de Souza 1, Mery Natali Silva Abreu 1, Cibele Comini César 1, Deborah Carvalho Malta 2, Valeska
Leia maise-mail: ederaldoazevedo@yahoo.com.br
Assunto: Cálculo de Lajes Prof. Ederaldo Azevedo Aula 3 e-mail: ederaldoazevedo@yahoo.com.br 3.1. Conceitos preliminares: Estrutura é a parte ou o conjunto das partes de uma construção que se destina a
Leia maisAULA 12 Inferência a Partir de Duas Amostras
1 AULA 12 Inferência a Partir de Duas Amostras Ernesto F. L. Amaral 15 de setembro de 2011 Metodologia de Pesquisa (DCP 854B) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à estatística. 10 ª ed. Rio de Janeiro:
Leia maisConteúdo programático por disciplina Matemática 6 o ano
60 Conteúdo programático por disciplina Matemática 6 o ano Caderno 1 UNIDADE 1 Significados das operações (adição e subtração) Capítulo 1 Números naturais O uso dos números naturais Seqüência dos números
Leia maisPoluição Ambiental e Saúde Infantil: a Vulnerabilidade do período Intra-Uterino
Poluição Ambiental e Saúde Infantil: a Vulnerabilidade do período Intra-Uterino Nelson Gouveia Depto. de Medicina Preventiva Faculdade de Medicina Universidade de São Paulo EVIDÊNCIAS DE EFEITOS DA POLUIÇÃO
Leia maisAULA 6 Marketing de Serviços
AULA 6 Marketing de Serviços Por que a estratégia de determinação de preços de serviços é diferente (e difícil)? Não existe propriedade de serviços: é difícil para as empresas calcular os custos financeiros
Leia maisAvaliando o que foi Aprendido
Avaliando o que foi Aprendido Treinamento, teste, validação Predição da performance: Limites de confiança Holdout, cross-validation, bootstrap Comparando algoritmos: o teste-t Predecindo probabilidades:função
Leia maisIndíce. Indice... 1. 1) Identificar a sua persona (Cliente ideal)...erro! Indicador não definido. Exemplo... 4
Indíce Sumário Indice... 1 1) Identificar a sua persona (Cliente ideal)...erro! Indicador não definido. Exemplo... 4 2) Gerar relacionamento / lista de emails... 5 Exemplo... 6 3)Faça a oferta... 7 Exemplo...
Leia maisFundamentos de Bancos de Dados 3 a Prova Caderno de Questões
Fundamentos de Bancos de Dados 3 a Prova Caderno de Questões Prof. Carlos A. Heuser Dezembro de 2009 Duração: 2 horas Prova com consulta Questão 1 (Construção de modelo ER) Deseja-se projetar a base de
Leia maisGraphing Basic no Excel 2007
Graphing Basic no Excel 2007 Tabela de Conteúdos 1. Inserindo e formatando os dados no Excel 2. Criando o gráfico de dispersão inicial 3. Criando um gráfico de dispersão de dados de titulação 4. Adicionando
Leia mais2 Conceitos Básicos. onde essa matriz expressa a aproximação linear local do campo. Definição 2.2 O campo vetorial v gera um fluxo φ : U R 2 R
2 Conceitos Básicos Neste capítulo são apresentados alguns conceitos importantes e necessários para o desenvolvimento do trabalho. São apresentadas as definições de campo vetorial, fluxo e linhas de fluxo.
Leia maisDesvio Padrão ou Erro Padrão
NOTAS METODOLÓGICAS ISSN 0871-3413 ArquiMed, 2006 Desvio Padrão ou Erro Padrão Nuno Lunet, Milton Severo, Henrique Barros Serviço de Higiene e Epidemiologia da Faculdade de Medicina da Universidade do
Leia maisRESULTADOS GLOBAIS PRELIMINARES Milhões de Euros
00 99 DDEE FF EEVVEERREEI IIRROO DDEE 22000099 Estatísticas do Comércio Internacional Novembro de 2008 Comércio Internacional I Saídas diminuem 5,9 e Entradas 1,5 No trimestre terminado em Novembro de
Leia maisImpacto das taxas moderadoras na utilização de serviços de saúde
Impacto das taxas moderadoras na utilização de serviços de saúde Versão 1 Pedro Pita Barros Helena Afonso Bruno Martins Diogo Pereira Nova School of Business and Economics Universidade Nova de Lisboa Julho
Leia maisFebre periódica, estomatite aftosa, faringite e adenite (PFAPA)
www.printo.it/pediatric-rheumatology/pt/intro Febre periódica, estomatite aftosa, faringite e adenite (PFAPA) Versão de 2016 1. O QUE É A PFAPA 1.1 O que é? PFAPA significa Febre Periódica, Estomatite
Leia maisMétodos de avaliação da função renal
Métodos de avaliação da função renal Fernando Domingos Instituto de Fisiologia Faculdade de Medicina de Lisboa 2014 1 Avaliação clínica Medição da pressão arterial (pode estar elevada na doença renal)
Leia mais([DPHGH5HFRUUrQFLDGH0pWRGRV(VWDWtVWLFRV
Data: 09/07/2003 ([DPHGH5HFRUUrQFLDGH0pWRGRV(VWDWtVWLFRV Duração: 2 horas Nome: N.º: Curso: Regime: Número de folhas suplementares entregues pelo aluno: Declaro que desisto (VWDSURYDFRQVLVWHHPTXHVW}HVGHUHVSRVWDDEHUWDHDVUHVSHFWLYDVFRWDo}HVHQFRQWUDPVHQDWDEHODTXHVHVHJXH
Leia maisMAE116 - Noções de Estatística
MAE116 - Noções de Estatística Grupo A - 1 semestre de 2015 Gabarito da Lista de exercícios 10 - Introdução à Estatística Descritiva - CASA Exercício 1. (2 pontos) Sabe-se que, historicamente, 18% dos
Leia maisAula Prática: Regressão Linear Simples
Universidade Federal do Rio de Janeiro Faculdade de Medicina Departamento de Medicina Preventiva Núcleo de Estudos de Saúde Coletiva Disciplina: Modelos de Regressão em saúde Aula Prática: Regressão Linear
Leia maisRegressão logística na identificação de factores de risco em acidentes automóveis e fraude de seguros.
Regressão logística na identificação de factores de risco em acidentes automóveis e fraude de seguros. José Luís Mourão Faculdade de Ciências Universidade do Porto 28 de Janeiro de 2013 José Luís Mourão
Leia maisDEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA
FACULDADE DE CIÊNCIAS NATURAIS E MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA Campus de Lhanguene, Av. de Moçambique, km 1, Tel: +258 21401078, Fax: +258 21401082, Maputo Cursos de Licenciatura em Ensino de Matemática
Leia maisAula 6 Medidas de Tendência Central
1 Estatística e Probabilidade Aula 6 Medidas de Tendência Central Professor Luciano Nóbrega Somatório Quando queremos representar uma soma de valores que obedecem à uma sequência, podemos codificá-la através
Leia mais