Comparación del modelo clásico y bayesiano para datos sobre muertes perinatales en ISEA, Campina Grande-PB

Resumen

Los modelos lineales generalizados sonútiles, entre otrassituaciones, cuandodesea ajustar modelos a datos que no siguenlanormalidad y no puedenajustarse utilizando solo una regresión lineal simple. Otra poderosa herramienta de estimaciónsonlos métodos bayesianos, basados en probabilidades condicionales. Este trabajo presenta un ajuste de modelos de regresión logística conparámetros estimados por el método de máxima verosimilitud, que se actualiza utilizando técnicas de inferencia bayesianas. Dichos métodos se aplicaron a losdatosobtenidosenel Instituto de Saúde Elpídio de Almeida, ubicadoenlaciudad de Campina Grande - PB. La información se refiere a pacientes embarazadas atendidas en esta unidad de salud. El objetivo fueobtenerelmejor modelo posible que nos brindeinformación sobre laposibilidad de muerte de unniñodebido a variables maternas utilizando el método de estimación de máxima verosimilitud y el método bayesiano. Los ajustes y diagnósticos de los modelos se llevaron a cabo conlaayudadel software R. Se encontró que el modelo estimado por la máxima probabilidad está muy cerca del modelo bayesiano.