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;
- motivação:
- Dados de MSC;
- Dados de leprose de citros;
- 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.