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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15319
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFernandes, Maizza Micaelle Carlos Euclides-
dc.date.accessioned2019-08-20T21:10:46Z-
dc.date.available2019-08-20-
dc.date.available2019-08-20T21:10:46Z-
dc.date.issued2019-02-26-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15319-
dc.description.abstractThis 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.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Eliane Freitas (elianneaninha@gmail.com) on 2019-08-20T21:10:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Arquivototal.pdf: 1289492 bytes, checksum: 3adbc6a1a534fe1939343c8849c8f86e (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-08-20T21:10:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Arquivototal.pdf: 1289492 bytes, checksum: 3adbc6a1a534fe1939343c8849c8f86e (MD5) Previous issue date: 2019-02-26en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectTaxa de mortalidade infantilpt_BR
dc.subjectDados em painelpt_BR
dc.subjectModelos pooledpt_BR
dc.subjectEfeito fixo e efeito aleatóriopt_BR
dc.subjectChild mortality ratept_BR
dc.subjectPanel datapt_BR
dc.subjectPooled modelspt_BR
dc.subjectFixed effect and random effectpt_BR
dc.titleAplicação de dados em painel para tratar informações de mortalidade infantilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Nascimento, João Agnaldo do-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6866270928240455pt_BR
dc.contributor.advisor2Vianna, Rodrigo Pinheiro de Toledo-
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3915051035089861pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0617178945602451pt_BR
dc.description.resumoEste 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCiências Exatas e da Saúdept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúdept_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVApt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Ciências Exatas e da Natureza (CCEN) - Programa de Pós-Graduação em Modelos de Decisão e Saúde

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