56ª RBRAS e 14º SEAGRO

Sessões Temáticas

Serão onze sessões temáticas, com duas horas de duração, nas quais os palestrantes convidados apresentarão seus trabalhos, seguidos de uma discussão geral envolvendo participantes, organizadores e audiência.
  • ST1 - Teoria de Resposta ao Item
    Coordenação: Dalton de Andrade - UFSC

  • ST2 - Análise de Dados Longitudinais
    Coordenação: Julio da M. Singer - USP

  • ST3 - Genética Quantitativa
    Coordenação: Júlia Maria Pavan Soler - USP

  • ST4 - Análise de Sobrevivência
    Coordenação: Francisco L. Neto - UFSCar

  • ST5 - Séries Temporais/ Econometria
    Coordenação: Thelma Sáfadi - UFLA

  • ST6 - Sessão EMBRAPA
    Coordenação: Waldomiro Barioni Júnior - EMBRAPA
  • ST7 - Sessão Especial - Homenagem Prof. Wilton Bussab
    Coordenação: Julio da M. Singer - USP

  • ST8 - Bioestatística
    Coordenação: Edson Z. Martinez - USP

  • ST9 - Pós-Graduação em Estatística, Experimentação e Biometria
    Coordenação: Joel A. Muniz - UFLA

  • ST10 - Climatologia Estatística
    Coordenação: Jonas Teixeira Nery - UNESP

  • ST11 - Análise Multivariada
    Coordenação: Daniel Furtado Ferreira - UFLA



  • Sessão Temática 1
    TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM
    Coordenação: Dalton de Andrade - UFSC

     

    TEORIA DA RESPOSTA AO ITEM: APLICAÇÕES EM BIOMETRIA

    Adilson dos Anjos - UFPR

    Uma das principais aplicações da Teoria da Reposta ao Item (TRI) é em estudos educacionais para avaliar a proficiência de estudantes em matemática, língua portuguesa e outras disciplinas. Mais recentemente a TRI vem sendo utilizada em estudos de traços latentes nas mais diferentes áreas, tais como psiquiatria, fisioterapia, ergonomia etc. O objetivo dessa palestra é mostrar várias possibilidades de aplicações da TRI e seus diferentes modelos em Biometria.

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    MODELOS PARA ANÁLISE DE DADOS MICROARRAY E DE IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA FUNCIONAL BASEADOS NA TEORIA DA RESPOSTA AO ITEM

    Héliton Ribeiro Tavares - UFPA

    O desenvolvimento de técnicas para grandes bancos de dados tem sido um desafio cada vez maior e a Teoria da Resposta ao Item (TRI) tem surgido como uma boa alternativa para vários casos. Uma das possíveis aplicações é na análise de dados de experimentos microarray, que possibilita a seleção de genes com diferentes níveis de expressão, a partir de uma medida latente obtida para cada gene, além da possibilidade da construção de uma escala para interpretação dos níveis dessa expressão gênica e de possíveis estruturas de dependência ou influência de fatores associados à mutação genética. De forma relativamente similar, o imageamento funcional por ressonância magnética (fMRI) é uma ferramenta não invasiva usada em estudos do cérebro humano em ação. A técnica tem sido aplicada de forma em processos cognitivos elevados, como no monitoramento do crescimento de tumores cerebrais, mapeamento pré-cirúrgico, estudos de cronometria mental, e também como método de diagnóstico em doenças de Alzheimer. Em ambos os casos a resposta se dá por imageamento, sendo bidimensional no caso da expressão gênica e tridimensional no caso de fMRI. Serão apresentados os resultados da análise por modelagem via Teoria da Resposta ao Item.

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    Sessão Temática 2
    ANÁLISE DE DADOS LONGITUDINAIS
    Coordenação: Julio da M. Singer - USP

     

    VIÉS GERANDO CORRELAÇÃO

    Airlane P. Alencar - USP
    Francisco Monteiro da Rocha – Unifesp São José dos Campos

    Para estimar a tendência de taxas semanais de mortalidade por pneumonia e influenza na infância de 1998 a 2009 foram propostos modelos semelhantes aos modelos lineares generalizados, usando a distribuição Poisson para o número de óbitos e a população como offset. O logaritmo da taxa média de mortalidade é modelado em função de uma tendência linear do tempo e funções senos e cossenos do tempo, essas últimas funções para modelar a sazonalidade. Para eliminar efeitos de observações discrepantes que ocorrem nos períodos de inverno, seguindo o trabalho de Serfling (1963), o modelo considerado não considera as semanas epidemiológicas que correspondem aos períodos “epidêmicos”, que ocorrem durante o inverno. Uma preocupação plausível é incluir a correlação entre as medidas realizadas em um mesmo ano. Um modo de fazer isso é incluir uma matriz de correlação de trabalho, por exemplo considerando a estrutura de correlação autoregressiva de ordem 1. Encontramos uma correlação significativa no modelo considerando uma tendência linear em função do tempo. Ao considerarmos uma mudança de tendência a partir do ano 2003, o parâmetro de correlação não é mais significativo, o que indica que a má especificação para a taxa média, no caso o termo da tendência, induziu uma identificação de correlação serial nos dados.

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    IMPACTOS DE PLANOS AMOSTRAIS COMPLEXOS NA ANÁLISE DE DADOS LONGITUDINAIS

    Marcel de Toledo Vieira - UFJF

    O efeito do plano amostral ampliado (EPA) mede o aumento na variância amostral de um estimador, ocasionado pela utilização de planos amostrais complexos. Pesquisas longitudinais da área social adotam com frequência amostragem em múltiplos estágios, levando a algum tipo de conglomeração da amostra e a EPAs maiores que 1 (um). Consideramos modelos paramétricos para dados do tipo painel e métodos de estimação que permitem a consideração das características do plano amostral. Um estudo empírico e um estudo de simulação foram realizados a partir de dados longitudinais da British Household Panel Survey (BHPS). Nossos resultados iniciais sugerem que os impactos da conglomeração podem ser mais fortes para estudos longitudinais do que para estudos transversais correspondentes e que os EPAs para os coeficientes de modelos de regressão podem aumentar com o aumento do número de ocasiões da pesquisa. Uma implicação deste resultado é de que erros padrão na análise de dados longitudinais podem ser seriamente subestimados caso a amostra inicial seja conglomerada e tal característica seja ignorada.

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    TESTES PARA INCLUSÃO DE EFEITOS ALEATÓRIOS EM MODELOS LINEARES MISTOS

    Juvêncio Santos Nobre - UFC

    Grande parte do esforço empregado na análise de dados com medidas repetidas está relacionada com a modelagem da estrutura de dependência intra-unidades amostrais. Uma alternativa bastante difundida para esse fim é a inclusão de variáveis, comumente denominadas efeitos aleatórios, nos modelos utilizados na análise. Esses modelos são denominados modelos mistos ou modelos de efeitos aleatórios, e podem ser lineares ou não-lineares, de forma que a dependência é induzida pelos efeitos aleatórios. Nesse contexto, uma questão importante é a verificação da relevância da presença de determinados efeitos aleatórios, de forma a especificar, dentro desta classe de modelos, a estrutura “mais apropriada” para a matriz de covariâncias intra-unidades amostrais. Neste trabalho apresentaremos as principais abordagens para se testar a inclusão de efeitos aleatórios em modelos lineares mistos.

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    Sessão Temática 3
    GENÉTICA QUANTITATIVA
    Coordenação: Júlia Maria Pavan Soler - IME/USP

     

    MODELOS PARA MAPEAMENTO GENÉTICO EM POLIPLÓIDES

    Antonio A. F. Garcia - ESALQ

    Dada a recente disponibilidade dos chamados marcadores moleculares, atualmente é possível um melhor entendimento da arquitetura genética dos caracteres quantitativos, que normalmente são os de maior importância econômica. Para tanto, é necessário o desenvolvimento de modelos estatísticos que relacionem genótipo (avaliado com base nos marcadores) e fenótipo (avaliado em experimentos). Nas espécies vegetais que permitem autofecundação, muitos modelos já estão disponíveis, tanto para construção de mapas genéticos como para localização de locos que estão associados aos caracteres quantitativos (QTLs). No entanto, para espécies poliplóides, isto ainda não ocorre. Alguns dos problemas ainda não devidamente resolvidos incluem a classificação dos indivíduos em classes fenotípicas ("genotype call"), construção de mapas genéticos multiponto e estudos de QTLs com base na dosagem alélica. Neste seminário serão discutidas algumas das abordagens atuais para tais problemas, bem como os desafios enfrentados pelos pesquisadores na área.

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    SOBRE O APARECIMENTO E O DESAPARECIMENTO DOS GENES

    José Miguel Ortega - UFMG

    Hoje uma vasta quantidade de informação advém de intenso seqüenciamento de genomas, e os esforços para agrupar genes homólogos alcançam níveis avançados. Em nosso grupo criamos um software que agrupa genes cognatos de organismos múltiplos até saturação de conectividade a uma seqüência semente. Também desenvolvemos um procedimento para enriquecimento de bases de dados de genes homólogos. Acoplamos estes avanços ao estudo do aparecimento e o desaparecimento de genes. Para cada gene humano, por exemplo, determinamos o grupo de homólogos a ele, verificamos a classificação taxonômica deles todos e buscamos, na linhagem humana, o clado (filo, classe, ordem, família, gênero, espécie) ao qual remonta a ancestralidade desse gene. Assim, verificamos que a aquisição de nossos genes ocorreu em ondas de aparecimento, associadas com a origem das células, do núcleo celular, da conquista do ambiente terrestre, da origem da placenta. Muito curiosamente, organismos menos derivados como bactérias, plantas e mesmo insetos, concentram o aparecimento de seus genes em clados mais antigos. E, se podemos identificar a origem desses homólogos, também podemos estimar seu desaparecimento. Estudamos as vias de síntese de aminoácidos e de incorporação de nitrogênio orgânico. Os genes da síntese de nove aminoácidos passam a desaparecer conjuntamente à origem da heterotrofia, nas esponjas, o que é logo seguido pela perda de enzimas que assimilam nitrogênio, tornando-nos dependentes nutricionais não só dos nove, mas de todos os aminoácidos, por se constituírem em fonte de nitrogênio. Assim, ferramentas bioinformáticas amostram rapidamente o espaço de genes seqüenciados, gerando uma perspectiva nova de análise em larga escala.
    Suporte: FAPEMIG, Rede Genoma de Minas Gerais, CNPq.

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    ALÉM DOS EFEITOS ADITIVOS: A QUESTÃO DAS INTERAÇÕES

    Sergio Russo Matioli - IB/USP

    Desde o início do século XX, discute-se a questão do determinismo genético, em especial na arquitetura genética de caracteres quantitativos. Não se pode negar o estrondoso sucesso que os programas de melhoramento genético obtiveram no aprimoramento de plantas cultivadas e de animais criados, especialmente devido aos programas de seleção. Entretanto, desde o início do século XXI, os projetos de sequenciamento de genomas inteiros, que eram uma promessa de compreensão detalhada dos mecanismos que estavam por trás da variação genética, em especial àquela relacionada com as doenças humanas de herança complexa, não produziram os resultados desejados. Os resultados de programas de amostragem de SNPs em estudos de associação de abrangência genômica (Genome wide association studies), que inicialmente negligenciaram o papel das interações entre genes e entre esses e o ambiente, tem se mostrado muito ricos na aplicação de novos métodos que enfrentam o desafio da grande quantidade de interações potenciais e o problema decorrente de comparações múltiplas não independentes. Os principais métodos que lidam com essa situação serão abordados e comparados.

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    Sessão Temática 4
    ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA
    Coordenação: Francisco L. Neto - UFSCar

     

    GTDL FRAILTY MODEL: AN APPLICATION ON LUNG CANCER DATA

    Vera Lúcia Damasceno Tomazella,Eder A. Milani, Teresa Cristina M. Dias, Francisco Louzada Neto

    Survival models with univariate frailty can be used when there is no information on covariates that are important to explain the failure time. The lack of information may be related to covariates that may not be observed or covariates, which for some reason cannot be measured; for instance, environmental or genetic factors. In this paper we extend the generalized time-dependent logistic model proposed by Mackenzie (1996) by including a frailty term. Inference is based on maximum likelihood procedure. We perform a simulation study in order to verify the probability of coverage, the bias and the mean squared error of the maximum likelihood estimates. We illustrated our modelling on a population-based prospective study of incident cases of lung cancer.

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    COMPLEMENTARY WEIBULL GEOMETRIC DISTRIBUTION

    Cynthia A. V. Tojeiro, Mari Roman, Patrick Borges, Francisco Louzada

    In this paper we proposed a new three-parameters lifetime distribution with unimodal, increasing and decreasing failure rate. The new distribution, the complementary Weibull geometric (CWG), is complementary to the Weibull geometric (WG) model proposed by Barreto-Souza et al. [5]. The CWG distribution arises on a latent complementary risks scenarios, where the lifetime associated with a particular risk is not observable, rather we observe only the maximum lifetime value among all risks. The properties of the proposed distribution are discussed, including a formal prove of its probability density function and explicit algebraic formulas for its reliability and failure rate functions, moments, density of order statistics and their moments. We provide expressions for the Rényi and Shannon entropies The parameter estimation is based on the usual maximum likelihood approach. We obtain the observed information matrix and discuss inferences issues. We report a hazard function comparison study between the Weibull geometric distribution and ours complementary one. The exibility and potentiality of the new distribution is illustrated by means of three real data set, where we also made a comparison between Weibull, WG and CWG modeling approach.font>

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    Sessão Temática 5
    SÉRIES TEMPORAIS/ ECONOMETRIA
    Coordenação: Thelma Sáfadi - UFLA


    SPACE-TIME MODELS FOR OBSERVATIONS IN THE EXPONENTIAL FAMILY

    Ana Carolina C. da Costa, Marina S. Paez and Flávia M. P. F. Landim - UFRJ

    Space-time models have been widely used to model observations from environmental processes. As these processes are, most of the times, continuous in time and space, the proposed models often assume a smoothly variation in both dimensions. Another regular assumption is that the observations are normally distributed, which, however, is many time unrealistic. In this work, we relax the assumption of normality and propose a flexible space-time model for responses in the exponential family. Consider a set of discrete periods of time, t = 1; ..; T, where for each t, the random variable Yt(.) is observed at N locations in space s = s1; ...; sN. Suppose that Yt(.) have distribution f(.) belonging to the exponential family with mean mi_t(si), and that a function of this mean (link function) can be modeled through a regression equation, where the regression coefficients are dynamic in time and vary smoothly in space following a Gaussian process. This model is a generalization of the space-time models proposed by Paez et al (2008) for observations in the exponential family. Inference is performed under a fully Bayesian approach, and we make use of Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods for parameters estimation as well as to perform time forecasting and spatial interpolation. We propose the use of this class of models in two distinct applications. Firstly, one application is made to model amounts of rainfall, measured quarterly from the years of 1900 to 2002 at 34 monitoring stations in Australia. For this specific data set, the observations are supposed to have a Gamma distribution. In the second application we model the number of Tornadoes in the U.S.A. supposing a Poisson distribution.

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    ANÁLISE DE DADOS DE EXPRESSÃO GÊNICA TEMPORAL: UM ENFOQUE EM SÉRIES TEMPORAIS

    Fabyano Fonseca e Silva- UFV

    Um importante campo da ciência genômica é a análise de experimentos de expressão gênica avaliada ao longo do tempo, também conhecida como Microarray Time Series (MTS). Esta análise possibilita ao pesquisador caracterizar o gene por meio de seu padrão longitudinal de expressão, e a principal característica dos conjuntos dados MTS é grande quantidade de genes avaliados e o pequeno número de medidas de expressão temporal por gene. Na área de séries temporais, sob tal condição, geralmente recomenda-se a utilização da análise de dados em painel, uma vez que a mesma proporciona um aumento na precisão das estimativas dos parâmetros de interesse em relação a análises individuais de cada série. A análise de dados em painel assume que os coeficientes de cada série sejam considerados amostras de uma mesma distribuição, portanto tem-se naturalmente a pressuposição de uma distribuição para os parâmetros do modelo, a qual sob o ponto de vista bayesiano caracteriza-se como a distribuição a priori. Dessa forma, a inferência bayesiana mostra-se mais simples e adequada ao se trabalhar com modelos autorregressivos para dados em painel. Diante do exposto, o presente trabalho tem como principal objetivo apresentar metodologias baseadas na análise bayesiana de séries temporais que podem ser usadas para descrever o padrão temporal de séries de expressão gênica. Os objetivos específicos são a apresentação de métodos de agrupamento de genes com padrão de expressão similar e a realização de previsões baseadas em distribuições preditivas para valores de expressões gênicas em tempos futuros, sendo este último de grande importância quando se leva em consideração os altos custos envolvidos em experimentos de microarray.

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    USO DE ONDALETAS NA ANÁLISE DE VARIÂNCIA

    Thelma Safadi - UFLA

    Muitas vezes se está interessado em analisar as variações apresentadas nos dados cujas medidas respostas são séries temporais. A análise convencional não é adequada neste caso, uma vez que os dados são frequentemente correlacionados. O objetivo é utilizar transformações nos dados, de modo a amenizar a dependência entre eles e apresentar uma solução para resolver o problema. Aqui será considerada a transformada de ondaletas às séries temporais. Uma vez feita a transformação dos dados, a análise utilizada será uma aplicação das técnicas convencionais de análise de variância aos coeficientes das transformadas de ondaletas das séries observadas. Podem ser considerados na análise efeitos fixos e aleatórios .

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    Sessão Temática 6
    Sessão EMBRAPA

    Coordenação: Waldomiro Barioni Júnior - EMBRAPA

     

    ESTUDOS DE ASSOCIAÇÃO GLOBAL DO GENOMA PARA IDENTIFICAÇÃO DE GENES DE INTERESSE

    Mônica Ledur – Embrapa Suínos e Aves – Concórdia/SC

    O avanço das técnicas moleculares vem permitindo um grande aumento na rapidez, quantidade e complexidade dos dados gerados, mudando o paradigma da Genética para uma ciência extremamente rica em dados. Dessa forma, o fator limitante tornou-se a análise e a interpretação desses dados, ao invés da geração dos mesmos, sendo necessário o avanço no desenvolvimento de metodologias de análise, ferramentas de bioinformática e estratégias de seleção. O estudo de associação global do genoma (GWAS; Genome-Wide Association Studies) é um procedimento validado para identificar loci responsáveis pela variação de características poligênicas. Esta metodologia consiste em correlacionar o genótipo de milhares de SNPs com fenótipos de interesse. Loci que controlam várias doenças complexas em humanos têm sido identificados por meio desse procedimento. O desenvolvimento de painéis de SNPs (SNP; Single Nucleotide Polymorphism) em alta densidade para animais domésticos permite a detecção de QTLs para características de interesse econômico através de estudos de associação com muito mais acurácia que as análises tradicionais de ligação. O método mais simples de analisar GWAS é a associação com um único marcador (SMA; Single Marker Association), ou seja, testa-se um marcador de cada vez. Análises com marcadores múltiplos (haplótipos) são também utilizadas para reduzir os números de falsos positivos e para aumentar o poder de detecção de QTL. A comparação do método SMA com um método baseado em haplótipos – Blossoc – desenvolvido para análise de SNPs em grandes populações será demostrada utilizando-se dados simulados. Também será discutido o uso de painéis densos de SNPs para estudos de associação global do genoma em delineamento experimental F2 oriundo de cruzamento entre populações não endogâmicas. Este tipo de cruzamento formou a base para estudos genômicos de muitas espécies animais e vegetais, e centenas de QTLs têm sido mapeados para várias características usando análise clássica de ligação em populações F2. Considerando-se que muitos destes cruzamentos já foram formados, com dezenas de caraterísticas medidas em centenas de indivíduos, torna-se importante investigar a utilidade de GWAS para mapeamento fino nessas populações. Questões relevantes como a influência da densidade de marcadores, da freqüência alélica do QTL e do efeito do QTL, da relação tamanho do experimento e número de marcadores e qual a real influência do viés determinado pelo fato de que os SNPs são descobertos em uma população, mas aplicados em outras (‘SNP ascertainment bias’), serão abordadas por meio de simulações utilizando-se procedimentos de coalescência e gene-dropping. Um projeto envolvendo procedimentos de GWAS e Seleção Genômica vem sendo desenvolvido em populações puras de suínos, visando identificar marcadores relevantes para uso na seleção genética. Várias metodologias serão empregadas e comparadas, sendo que algumas das questões mencionadas acima serão investigadas nessa outra estrutura populacional. Novos desafios na área são o desenvolvimento de algoritmos e metodologias para análises de sequências completas do genoma, o que permitirá a descoberta de todo tipo de variação genética, e a incorporação dessas informações na seleção. Há, portanto a necessidade urgente de formação de recursos humanos com capacidade de absorver essa rápida e crescente demanda.

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    MÉTODOS BAYESIANOS PARA SELEÇÃO GENÔMICA

    Fernado Cardoso - Embrapa Pecuária Sul – Bagé/RS

    A recente revolução nas metodologias e tecnologias de determinação de genótipos em larga escala, com o desenvolvimento de chips alta densidade, permite potencializar a estratégia quantitativa clássica no melhoramento com a genética molecular, seja para identificar e estudar genes que afetam características de interesse, seja para viabilizar novas alternativas de avaliação genética e seleção. Dentre as novas alternativas destacasse a seleção genômica, que consiste em estimar os efeitos dos segmentos cromossômicos por todo o genoma em características de importância econômica e utilizar essa informação para determinar o valor genético para a seleção de animais jovens ainda sem informação de desempenho próprio ou da progênie. Essa técnica já vem sendo utilizada em animais domésticos, especialmente bovinos leiteiros, e diferentes metodologias têm sido propostas para a estimação de efeitos de haplótipos ou de marcadores simples nos segmentos cromossômicos. O modelo básico é representado por: yij = µij + ∑xikjk + eij, onde yij é o valor fenotípico do animal i para a característica j, xik é o vetor de coeficientes associando o haplótipo particular do animal i e o bloco de haplótipos k, jk é o efeito aleatório do alelo em cada haplótipo do bloco k sobre a característica j, e eij é o efeito do erro aleatório. Em geral, na seleção genômica o número de efeitos de haplótipos excede substancialmente o de observações, dificultando sua estimação. Neste sentido, a diferença-chave entre as metodologias é a pressuposição sobre as variâncias dos haplótipos para viabilizar a estimação de seus efeitos. As pressuposições mais simples consideram essa variância infinita no método dos quadrados mínimos ou constante para todos os segmentos cromossômicos na regressão de cumeeira e no melhor preditor linear não viesado - BLUP. No entanto, essas pressuposições não consideram o conhecimento prévio acerca dos segmentos que possuem grande efeito, de pequeno efeito ou aqueles que não possuem efeito. O uso de métodos bayesianos, por outro lado, permite assumir variâncias específicas para cada segmento cromossômico, proporcionais a magnitude do efeito do segmento na característica ou para segmentos sem efeito. Desta forma, a abordagem bayesiana permite melhor refletir a arquitetura genética de características complexas e melhor explorar o desequilíbrio de ligação entre os marcadores e genes de importância econômica. Além disso, o uso nessa abordagem de métodos Monte Carlo via Cadeias de Markov permite melhor tratar a sobre-parametrização do modelo e a incerteza sobre seus parâmetros. Serão descritos nesta apresentação os métodos BayesA e BayesB e será demonstrado sua aplicação na seleção genômica em dados simulados e de desempenho de bovinos de corte.

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    GEOESTATÍSCA NA AGRICULTURA DE PRECISÃO

    Célia Regina Grego – Pesquisadora – Embrapa Sensoriamento Remoto – Campinas/SP

    A Agricultura de Precisão trouxe um novo olhar ao campo por meio de máquinas dotadas de receptores GPS (Global Positioning System) e mapas de produtividade. Seu potencial exemplificou a agricultura moderna e sustentável do novo século podendo ser aplicada a todas as culturas. O conceito de agricultura de precisão baseia-se numa postura gerencial que leva em conta a variabilidade espacial da propriedade para maximizar o retorno econômico e minimizar riscos de dano ao meio ambiente. A geoestatística é uma ferramenta com grande potencial para identificar esta variabilidade espacial contribuindo com a geração de conhecimentos e inovações tecnológicas em agricultura de precisão, visando incrementar a eficiência de sistemas produtivos, em busca de maior competitividade e sustentabilidade do sistema produtivo. As diversas aplicações de geoestatística em estudos de variabilidade espacial de características agronômicas são válidas em dados georreferenciados e em amostragens suficientemente próximas para que se consiga caracterizar as possíveis manchas de variabilidade espacial. Em imagens aéreas, com as quais se identifique regiões com diferentes níveis de alguma característica, é possível dirigir as amostragens concentrando-se nas regiões onde exista maior variabilidade.

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    Sessão Temática 7
    Homenagem Prof. Wilton Bussab
    Coordenação: Julio da M. Singer - USP

     

    Lucia Pereira Barroso - USP

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    Dalton de Andrade - UFSC

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    Marcel de Toledo Vieira - UFJF

    Conhecimentos em Amostragem são essenciais para a formação dos Estatísticos e de todos os profissionais que trabalham com a Estatística na prática. A Amostragem é fundamental nas pesquisas econômicas e sociais, pesquisas de mercado, pesquisas eleitorais, estudos epidemiológicos, avaliação educacional e avaliação de políticas públicas em geral, nos levantamentos sobre meio ambiente, e no controle de qualidade, por exemplo. Além disso, idéias de amostragem também estão fortemente presentes no planejamento de experimentos. A Amostragem se destaca também por sua importância social e econômica uma vez que a maioria dos países possui pelo menos um órgão governamental responsável pela produção de informações “oficiais” sobre a nação. Estas instituições fazem uso intensivo de técnicas estatísticas de amostragem. O objetivo desta apresentação é homenagear o nosso querido e saudoso Prof. Wilton de Oliveira Bussab que foi no Brasil, ao longo dos últimos 40 anos, o maior defensor da importância da Amostragem para a formação dos Estatísticos e para a prática da Estatística.

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    Sessão Temática 8
    Coordenação: Edson Z. Martinez - USP

     

    ESTIMANDO INCIDÊNCIAS DE DOENÇAS INFECCIOSAS A PARTIR DE DADOS TRANSVERSAIS DE PESQUISAS DE REPRESENTATIVIDADE NACIONAL - UMA ABORDAGEM POR MODELO CATALÍTICO

    Fernando A. Basile Colugnati - IPTI

    Os modelos catalíticos são utilizados na modelagem de doenças infecciosas, sendo um enfoque matemático para estimativa de incidência destas doenças a partir de dados transversais, assumindo algumas suposições quanto à prevalência em função da idade dos indivíduos de uma população. Neste trabalho, será focada uma adaptação deste modelo para um enfoque estatístico, por meio de Regressão de Poison, possibilitando a inclusão da incerteza por meio da distribuição de probabilidade assumida no modelo. Soma-se ao problema o fato dos dados serem originados de uma amostra probabilística de desenho complexo em dois estágios, levando à utilização de outros estimadores da matriz de variância-covariância, que não os habituais.

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    O BIOESTATÍSTICO NO PROCESSO DE BIOEQUIVALÊNCIA

    Roberto Molina de Souza - UTFPR

    A partir da aprovação da Lei 9.787 aprovada pelo Senado em janeiro de 1999 que estabeleceu o medicamento genérico no Brasil, houve grande interesse político e da indústria farmacêutica na produção dos mesmos. O interesse do governo estava na redução de preços do medicamento genérico enquanto que a indústria farmacêutica interessava-se nos ganhos que poderiam obter apoiados nesta lei, já que o medicamento, disponibilizado no mercado pelo nome da substância ativa, deixaria de lado a publicidade e divulgação do mesmo. Espera-se que um medicamento genérico tenha a mesma eficácia, segurança e qualidade que o medicamento referência ao qual este pretende substituir, ou seja, bioequivalente. Com a proposta desta Lei, inúmeros ensaios de bioequivalência começaram a ser realizados no Brasil sendo a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA) responsável pela inspeção destes ensaios. Preocupados em esclarecer algumas dúvidas e procurar uma possível padronização destes ensaios, foi reunido um grupo de especialistas em diversas áreas que desenvolveram o Manual de Boas Práticas em Biodisponibilidade e Bioequivalência dividido em 3 módulos que abordam as principais etapas deste tipo de estudo: Clínica, Analítica e Estatística. Tanto a ANVISA quanto o Food and Drug Administration (FDA) nos Estados Unidos da América (EUA) e o European Medicines Agency (EMEA) na Europa tem sua regulamentação de intercambialidade de medicamentos vigentes e muito bem definidas, porém a comunidade acadêmica e também algumas indústrias farmacêuticas tem desenvolvido pesquisas explorando as particularidades das etapas de um estudo de bioequivalência. O objetivo desta apresentação, inserida no contexto da Bioestatística, é apresentar a etapa estatística de um estudo de bioequivalência, que tem como produto final a comparação de algumas métricas de interesse denominadas parâmetros farmacocinéticos e algumas contribuições científicas que tem sido publicada como a análise correlacionada destes parâmetros, o enfoque Bayesiano neste tipo de estudo, entre outras.

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    Sessão Temática 9
    Pós-Graduação em Estatística, Experimentação e Biometria
    Coordenação: Joel A. Muniz - UFLA



    O tema a ser discutido na sessão será a publicação de artigos científicos nos programas de pós-graduação em Estatística Aplicada Experimentação e Biometria. Serão identificadas as revistas utilizadas, os respectivos Qualis na classificação da CAPES e apresentados os critérios de classificação de cada área onde os programas são avaliados. A intenção é abordar as dificuldades e os problemas encontrados, do ponto de vista dos periódicos onde os docentes dos programas de PG publicam, buscando algum consenso para que a RBRAS encaminhe sugestões aos "Coordenadores de Área da CAPES". Destacamos que a CAPES sugere ações semelhantes nas diversas áreas de conhecimento e portanto a oportunidade é muito interessante tendo em vista o assunto envolvido para as futuras avaliações. A sessão terá duração de duas horas e cada coordenador de programa terá um tempo de 12 minutos para fazer uma apresentação objetiva sobre o tema. Após a apresentação será aberto a discussão para elaboração do relatório.

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    Sessão Temática 10
    Coordenação: Jonas Teixeira Nery - UNESP

     

    QUALIDADE DOS DADOS METEOROLÓGICOS DO BRASIL: AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA

    Shigetoshi Sugahara – UNESP/BAURU

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    Sessão Temática 11
    Coordenação: Daniel Furtado Ferreira - UFLA

     

    INCORPORAÇÃO DE INDICADORES CATEGÓRICOS ORDINAIS EM MODELOS DE EQUAÇÕES ESTRUTURAIS

    Lucia Pereira Barroso e Bruno C. Bistaffa - IME/USP

    A modelagem de equações estruturais é uma técnica estatística multivariada que permite analisar variáveis que não podem ser medidas diretamente, mas que podem ser estimadas por meio de indicadores. Dado o poder que esta técnica tem em acomodar diversas situações em um único modelo, sua aplicação vem crescendo nas diversas áreas do conhecimento. Em muitas situações, os indicadores são medidos através de escalas, ou seja, são variáveis categorizadas ordinais. Entretanto, é muito comum aplicar a técnica sobre a matriz de correlação de Pearson, quando o correto seria utilizar uma das correlações especiais (policórica, tetracórica, poliserial ou biserial). A definição dessas correlações pressupõe que a variável categorizada é oriunda de uma variável contínua com distribuição normal, que foi categorizada. Neste trabalho estudamos várias formas de estimar essas correlações especiais e as comparamos com a usual correlação de Pearson nos modelos de equações estruturais. Mostramos que as correlações especiais são as melhores escolhas como medida de associação entre indicadores, que estimam com maior precisão a correlação entre duas variáveis, em comparação à correlação de Pearson, e que são robustas a desvios de simetria e curtose. Aplicamos os conceitos apresentados ao longo deste estudo a dois modelos hipotéticos com o objetivo de avaliar as diferenças entre os parâmetros estimados quando a matriz de correlações especiais é utilizada em substituição à matriz de correlação de Pearson. Inicialmente ajustamos os modelos utilizando a matriz de correlação de Pearson, calculada sobre os dados originais. Após o modelo ser ajustado com os dados originais, algumas variáveis foram categorizadas, sendo algumas dicotômicas e outras com cinco categorias. Com as novas variáveis, o modelo foi ajustado novamente utilizando a matriz de correlações especiais e a matriz de correlação de Pearson, considerando as variáveis ordinais como contínuas. Consideramos várias funções de discrepância. Apresentamos também estudo de simulação modificando a distribuição das variáveis contínuas das quais os indicadores são oriundos, considerando a distribuição t-Student e Gama. Concluímos que as estimativas obtidas utilizando a matriz de correlação dos dados originais e as correlações especiais foram aproximadamente iguais, em todas as funções de discrepância analisadas. Quando o modelo foi ajustado utilizando a matriz de correlação de Pearson dos dados categorizados, os parâmetros variaram em relação ao que era esperado, independentemente da função de discrepância. O desvio padrão das estimativas foi aproximadamente igual para todas as funções de discrepância, variando apenas entre as diferentes matrizes de correlação utilizadas para estimar o modelo. Os desvios padrões obtidos pela matriz de correlações especiais foram um pouco maior do que a dos dados originais, exceto nos casos em que a função de mínimos quadrados ponderados foi utilizada, caso em que o desvio padrão foi muito maior que nas demais funções de discrepância. Quando os modelos foram gerados com desvios de simetria e curtose, observamos que as estimativas variaram pouco, mas os resultados obtidos foram parecidos para todos os métodos de estimação.

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    ANÁLISE MULTIVARIADA DE DADOS: DIFÍCIL MISSÃO NAS ÁREAS DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS E DA SAÚDE

    Carlos Roberto Padovani

    Nas instituições onde a estrutura das atividades de ensino e pesquisa constituem-se em ações complexas e inter-relacionadas, cada vez mais a interdisciplinaridade se faz presente e, de certa forma, tem propiciado uma situação comum, interessante e embaraçosa, pois passa a exigir uma formação geral do profissional que na vida acadêmica tornou-se cada vez mais especialista. Este contexto, torna-se muito claro e marcante nos procedimentos multidimensionais, em especial nas áreas das ciências biológicas e da saúde, que exige do profissional uma hibridação de conhecimentos nas áreas de ciências exatas e biológicas, princípio que, não raras vezes, muito distante face às características do processo de formação acadêmica. Em particular, nas estruturas multivariadas de dados, principalmente na docência e assessoria nas áreas das ciências biológicas e da saúde, há que se ter muita atenção, pois somos educados para calcular precisão matemática, mas não somos capazes em apontar aos não-iniciados de que nossas descobertas merecem a atenção deles.

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