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pedrohenriquedemesquitapacheco.pdfPedro Henrique de Mesquita Pacheco5.36 MBAdobe PDFThumbnail
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dc.contributor.advisor1Vieira, Marcel de Toledo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1980385021266418pt_BR
dc.contributor.referee1Silva, Pedro Luis do Nascimento-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9690266874045176pt_BR
dc.contributor.referee2Souza, Augusto Carvalho-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4948010017164625pt_BR
dc.creatorPacheco, Pedro Henrique de Mesquita-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6198872347020685pt_BR
dc.date.accessioned2021-09-20T21:27:07Z-
dc.date.available2021-09-17-
dc.date.available2021-09-20T21:27:07Z-
dc.date.issued2021-09-08-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/13437-
dc.description.abstractThe emergence of digital computers in the second half of the 20st century revolutionized the use of statistics, as it made it possible for methodologies, which were previously unfeasible to be put into practice, to be explored. In particular, longitudinal surveys began to be increasingly used in a context of large surveys. Problems then arose about incorporating the sampling design of the survey into mathematical methodologies and also the translation of such mathematical abstractions into practical computational terms. With regard to fixed and random effects longitudinal models and structured covariance longitudinal models, both involving the complex sampling scheme, the present work aims to present computational techniques capable of solving the second part of the statistical modeling problem highlighted above, through the discussion and creation of a package in the R programming language, called ’clm’. Throughout the study, good programming practices aimed at the development of a clean and sustainable code were discussed, as well as possible strategies to be adopted as the solution for the problem of implementing longitudinal models, such as the use of flowcharts. In the end, the results of such practices were presented analyzing the main functions of the developed package and also an application exemplifying its use, seeking to highlight the benefits provided by this work.pt_BR
dc.description.resumoO surgimento dos computadores digitais a partir da segunda metade do século XX revolucionou o uso da estatística, pois, possibilitou que metodologias, antes inviáveis de serem colocadas em prática, fossem exploradas. Em particular, pesquisas longitudinais começaram a ser cada mais utilizadas em um contexto envolvendo grandes pesquisas. Surgiram então problemas sobre a incorporação do plano amostral das pesquisas às metodologias matemáticas e também a tradução de tais abstrações matemáticas para termos práticos computacionais. No que diz respeito a modelos longitudinais de efeitos fixos e aleatórios e modelos longitudinais de covariância estruturada, ambos envolvendo o plano amostral complexo, o presente trabalho visa apresentar técnicas computacionais capazes de solucionar a segunda parte do problema da modelagem estatística destacado anteriormente, por meio da discussão e criação de um pacote na linguagem de programação R, denominado ’clm’. Ao longo deste estudo foram discutidas boas práticas da programação que visam o desenvolvimento de um código limpo e sustentável e também possíveis estratégias a serem adotadas para solucionar o problema de implementação dos modelos longitudinais complexos, como por exemplo, o uso de fluxogramas. Ao final, foram apresentados os resultados de tais práticas analisando as principais funções do pacote desenvolvido e também uma aplicação exemplificando seu uso, buscando destacar os benefícios proporcionados por este trabalho.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectModelos Longitudinaispt_BR
dc.subjectLongitudinal Modelspt_BR
dc.subjectAmostragem Complexapt_BR
dc.subjectComplex Sampling Designpt_BR
dc.subjectProgramação em Rpt_BR
dc.subjectR Programmingpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApt_BR
dc.titleModelagem de dados longitudinais complexos no R: desenvolvimento de um pacote estatísticopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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