Modelos semi-paramétricos de regressão binária: uma aplicação a dados de nascimentos prematuros

• Processo: 23/15010-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Marcio Alves Diniz
• Beneficiário: Letícia Bernardes Sartori
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Processos gaussianos Inferência estatística
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Métodos Estatísticos | métodos semi-paramétricos | Processos Gaussianos | regresssão binária | Inferência estatística

Resumo

No mundo, milhares de partos são de crianças prematuras, causando danos muitas vezes irreversíveis à saúde das crianças e/ou das mães. Este projeto pretende utilizar técnicas estatísticas, mais especificamente, a estimação de modelos de regressão binária (em que a variável de interesse pode assumir apenas dois valores, como 1, caso a criança seja prematura e 0, caso contrário) para identificar e quantificar fatores da mãe e da criança que podem estar associados à prematuridade dos nascimentos.Além dos modelos paramétricos tradicionais, como a regressão logística, pretende-se também estimar modelos semi-paramétricos mais flexíveis por serem baseados em processos Gaussianos.