Auditório do ICMC-USP-SC
Responsável: Dorival Leao Pinto Junior
SME / ICMC / USP- São Carlos - SP
Resumo:
Em diversas situações práticas temos o
interesse de analisar o
comportamento de dados multinomiais (polytomous ou
polytochomous) ao longo
do tempo e sua relação com fatores de interesse.
Tradicionalmente, os
autores aplicam a estrutura de modelos lineares
generalizados para
desenvolver modelos de regressão multinomiais. Dependendo
do tipo da
variável multinomial (intervalar, nominal ou ordinal) são
propostas
diferentes funções de ligação e estratégias para a alocação de
efeitos.
No entanto, este enfoque apresenta algumas desvantagens, sendo uma
delas o
fato de que o modelo logístico multinomial não admite a incidência
de
zeros em nenhuma categoria e em geral, é assumido que os odds
sejam
proporcionais. Porém, a principal desvantagem que observamos é o fato
de
que os modelos atuais não consideram a possibilidade de censura nos
dados.
Ao estudarmos o comportamento da evasão nos cursos de graduação da USP
ao
longo dos semestres, nos deparamos com dados censurados, pois uma
parte
significativa dos alunos transfere de curso dentro da USP entre
outras
possibilidades. Para acomodarmos censura em dados multinomiais,
propomos
uma extensão do modelo de intensidade multiplicativo de Aalen
para
variáveis aleatórias multinomiais. Através deste modelo, utilizamos
a
decomposição de Doob-Meyer e um critério martingale para
determinarmos um
estimador para a função intensidade, que coincide com o
estimador de
Kaplan-Meier. Através da teoria de integrais estocásticas,
estudamos
propriedades assintóticas dos estimadores e propomos um teste
de
comparação de distribuições multinomiais baseado no teste de
Log-Rank.
Esta teoria é aplicada no estudo da evasão nos cursos de
graduação da
USP.
.Estão todos convidados para este seminário especial às
14:00 h. Lembramos que este seminário será realizado no
ICMC-USP. Abraços, Josemar
Rodrigues