Modelos Beta-Binomial/Poisson-Gama para contagens bivariadas repetidas

Em Lora e Singer (Statistics in Medicine, 2008), propusemos um modelo Beta- Binomial/Poisson p-variado para análise dos dados provenientes de um estudo que consistiu em contar o número de tentativas e acertos de um exercício manual com duração de um minuto realizado por doentes de Parkinson, ant...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Mayra Ivanoff Lora
Other Authors: Julio da Motta Singer
Language:Portuguese
Published: Universidade de São Paulo 2008
Subjects:
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-27082009-120419/
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spelling ndltd-IBICT-oai-teses.usp.br-tde-27082009-1204192019-01-21T23:25:13Z Modelos Beta-Binomial/Poisson-Gama para contagens bivariadas repetidas Beta-binomial/gamma-Poisson regression models for repeated bivariate counts Mayra Ivanoff Lora Julio da Motta Singer Dalton Francisco de Andrade Clarice Garcia Borges Demetrio Gilberto Alvarenga Paula Hildete Prisco Pinheiro contagens bivariadas dados longitudinais efeitos aleatórios modelos de regressão sobredispersão bivariate counts longitudinal data overdispersion random effects regression models Em Lora e Singer (Statistics in Medicine, 2008), propusemos um modelo Beta- Binomial/Poisson p-variado para análise dos dados provenientes de um estudo que consistiu em contar o número de tentativas e acertos de um exercício manual com duração de um minuto realizado por doentes de Parkinson, antes e depois de um treinamento. O objetivo era verificar se o treinamento aumentava o número de tentativas e a porcentagem de acerto, o que destaca o aspecto bivariado do problema. Esse modelo leva tais características em consideração, usa uma distribuição adequada para dados de contagem e ainda acomoda a sobredispersão presente na contagem dos acertos. Como generalização, inicialmente, propomos um modelo Beta-Binomial/Poisson-Gama que acomoda sobredispersão também para as contagens dos totais de tentativas, além incluir covariâncias possivelmente diferentes entre as contagens em diversos instantes de avaliação. Neste novo modelo, introduzimos um parâmetro que relaciona o total de tentativas com a probabilidade de acerto, tornando-o ainda mais geral. Obtemos estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros utilizando um algoritmo de Newton-Raphson. Consideramos um outro conjunto de dados provenientes do mesmo estudo para ilustração da metodologia proposta. In Lora and Singer (Statistics in Medicine, 2008), we proposed a Beta-Binomial/Poisson p-variate model to analyze data from a study which consists in counting the number of trials and successes of a manual exercise in one minute periods, done by Parkinsons disease patients, before and after a training. The purpose was to verify if the training improves the number of trials and the percentage of success, which emphasizes the bivariate aspect of the problem. This model considers these characteristics, uses an adequate distribution to count data and settles the overdispersion suggested in the number os successes. As a generalization, initially, we propose a Beta-Binomial/Poisson-Gama model which also settles the overdispersion suggested by the total number of trials, besides includes possible different covariances between total trial counts in different evaluation instants. In this new model, we introduce a parameter that links the total trials with the success probability, making it even more general. We obtain maximum likelihood estimators for the parameters using an Newton-Raphson algorithm. We consider another data from the same study to illustrate the proposal methodology. 2008-12-01 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-27082009-120419/ por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de São Paulo Estatística USP BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo instacron:USP
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Mayra Ivanoff Lora
Modelos Beta-Binomial/Poisson-Gama para contagens bivariadas repetidas
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