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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Aplicação de dados em painel para tratar informações de mortalidade infantil
metadata.dc.creator: Fernandes, Maizza Micaelle Carlos Euclides
metadata.dc.contributor.advisor1: Nascimento, João Agnaldo do
metadata.dc.contributor.advisor2: Vianna, Rodrigo Pinheiro de Toledo
metadata.dc.description.resumo: Este trabalho objetiva determinar uma relação linear ou não linear entre a Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) e um conjunto de variáveis socioeconômicas e de cobertura observadas por unidade federativas do Brasil no período de 2005 a 2010 utilizando o modelo de dados em painel (Panel Data) linear e não linear considerando os efeitos fixo e aleatório. Os resultados mostram que o modelo mais adequado é o de efeito fixo com transformação logarítmica nas variáveis dependente e independentes. A variável dependente foi a TMI e as independentes: taxa de analfabetismo, PIB per capita, proporção pessoas com baixa renda, percentual da população servida por rede de abastecimento de água e a proporção da população servida por coleta de lixo. Os modelos não lineares Binomial Negativa não apresentaram convergência satisfatória na estimação dos parâmetros para nenhum modelo. O modelo não linear de Poisson apresentou convergência apenas nos modelos Pooled OLS (Mínimos Quadrados Ordinários) e Randon (Modelo de Efeito Aleatório). A conclusão obtida é que as variáveis independentes que causam impacto significativo na TMI são taxa de analfabetismo, PIB per capita e proporção de pessoas com baixa renda. Utilizou-se o software R para realizar esta análise de dados com os pacotes plm e pglm.
Abstract: This work aims to determine a linear or non-linear relationship between the Infant Mortality Rate (IMR) and a set of socioeconomic and coverage variables observed by the federative unit of Brazil from 2005 to 2010 using the panel data model (Panel Data ) linear and non-linear considering the fixed and random effects. The results show that the most suitable model is the fixed effect with logarithmic transformation in the dependent and independent variables. The dependent variable was the IMR and the independent ones: illiteracy rate, GDP per capita, proportion of people with low income, percentage of the population served by water supply network and the proportion of the population served by garbage collection. The nonlinear Binomial Negative models did not present satisfactory convergence in the estimation of the parameters for any model. The Poisson nonlinear model showed convergence only in the Pooled OLS and Randon (Random Effect Model) models. The conclusion obtained is that the independent variables that have a significant impact on IMR are illiteracy rate, per capita GDP and proportion of people with low income. R software was used to perform this data analysis with the plm and pglm packages.
Keywords: Taxa de mortalidade infantil
Dados em painel
Modelos pooled
Efeito fixo e efeito aleatório
Child mortality rate
Panel data
Pooled models
Fixed effect and random effect
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
metadata.dc.publisher.initials: UFPB
metadata.dc.publisher.department: Ciências Exatas e da Saúde
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15319
Issue Date: 26-Feb-2019
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