Comparação de modelo clássico e Bayesiano para dados de óbitos perinatais no ISEA, Campina Grande-PB

Resumo

Modelos lineares generalizados são úteis, dentre outras situações, quando se quer ajustar modelos a dados que não seguem normalidade e não podem ser ajustados usando apenas a regressão linear simples. Outra ferramenta poderosa de estimação são os métodos Bayesianos, baseado em probabilidades condicionais. Neste trabalho apresenta-se um ajuste de modelos de regressão logístico com parâmetros estimado pelo método da máxima verossimilhança que é atualizado usando as técnicas da inferência Bayesiana. Tais métodos foram aplicados em dados obtidos no Instituto de Saúde Elpídio de Almeida que fica localizado no município de Campina Grande - PB. As informações referem-se a pacientes gestantes atendidas nesta unidade de saúde. Objetivou-se obter o melhor modelo possível que nos forneça informação sobre a chance de óbito de uma criança em função de variáveis maternas usando o método de estimação da máxima verossimilhança e o método Bayesiano. Os ajustes e diagnósticos dos modelos foram realizados com auxílio do software R. Contatou-se que o modelo estimado pela máxima verossimilhança é muito próximo do modelo Bayesiano.