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dc.creatorSaraiva, Karolina Felcar
dc.date.accessioned2016-06-02T20:06:00Z
dc.date.available2005-01-17
dc.date.available2016-06-02T20:06:00Z
dc.date.issued2004-03-05
dc.identifier.citationSARAIVA, Karolina Felcar. Inferência bayesiana para teste disgnóstico.. 2004. 201 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São carlos, 2004.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4514
dc.description.abstractThe simpler screening tests applied to detect disease instead of the more elaborated, usually result in the risk of incorrect diagnostic. However, these tests are only useful when the risks of misclassifications are known and considered acceptably low. So, with the purpose of looking for information on the proprieties of screening tests, as well as measuring their error rates, a Bayesian procedure was formulated using a simulation technique (Gibbs Sampling with latent variables) for estimation of the parameters of interest in the absence of a gold standard. Two applications to real data have been explored. The first one refers to the detection of the infection caused by the strongyloides parasite on 162 refugees from Cambodia that arrived in Montreal, Canada, between July 1982 to February 1983, using data from serologic test and stool examination. The second one has the purpose detecting the obesity rates on males and females school pupils through the information supplied by the anthropometric Must and Cole criteria.eng
dc.description.sponsorshipFinanciadora de Estudos e Projetos
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectTeoria bayesiana de decisão estatísticapor
dc.subjectGibbs samplingpor
dc.subjectVariável latentepor
dc.subjectEspecificidade a posterioripor
dc.subjectSensibilidade a posterioripor
dc.subjectPrevalência a posterioripor
dc.titleInferência bayesiana para teste disgnóstico.por
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Rodrigues, Josemar
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4359114733394761por
dc.creator.Latteshttp://genos.cnpq.br:12010/dwlattes/owa/prc_imp_cv_int?f_cod=K4753125P6por
dc.description.resumoO uso de testes diagnósticos mais simples como substitutos dos mais elaborados para indicar a presença de doença, geralmente resulta em risco de diagnóstico incorreto. Entretanto, estes testes são úteis quando os riscos de erros de classificação são conhecidos e aceitavelmente baixos. Então, com o objetivo de obter informações das propriedades de testes diagnósticos, assim como medir suas taxas de erro, formulou-se um procedimento bayesiano utilizando uma técnica de simulação (Gibbs Sampling com variáveis latentes) para estimação dos parâmetros de interesse na ausência de um padrão ouro. Duas aplicações com dados reais foram exploradas. A primeira refere-se a detecção da infecção causada pelo parasita strongyloides em 162 refugiados do Camboja que chegaram em Montreal, Canadá, entre julho de 1982 a fevereiro de 1983, usando dados do teste sorológico e exame de fezes. A Segunda, tem por objetivo detectar as taxas de obesidade em escolares do sexo masculino e feminino, através das informações fornecidas pelos critérios antropométricos Must e Cole.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Estatísticapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICApor


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