===== Participantes =====
- [[pessoais:peccin|Flaviane Peccin]], Graduanda (UFPR)
- [[pessoais:tinetoon|Christine Cardozo de Araujo]], Graduanda (UFPR)
- [[pessoais:joel|Joel Maurício Corrêa da Rosa]] , Prof. Dr. (UFPR)
===== Objetivos =====
Geral : Aplicar técnicas multivariadas em um conjunto de dados sobre hipertensão.
Específicos :
- aplicar métodos de clusterização;
- aplicar métodos de classificação;
- comparar os métodos de classificação em relação à capacidade preditiva;
- levantar, por diferentes metodologias, os potenciais fatores de risco para hipertensão.
===== Metodologia =====
==== Métodos Multivariados. ====
* Clusterização pelo método das k-médias
* Regressão Logística
* Análise Linear Discriminante
* Árvores de Decisão
* Redes Neurais Artificiais
=== Análise de Cluster ===
Denomina-se Análise de Cluster ou Análise de Agrupamentos o conjunto de técnicas utilizadas na identificação de padrões de comportamento em bancos de dados através da formação de grupos homogêneos. O objetivo da analise de cluster é agrupar objetos ou variáveis semelhantes de forma que cada grupo seja homogêneo internamente e sejam diferentes entre si.
=== Árvores de Decisão ===
Árvores de Decisão são extremamente úteis para revelar de forma simples, estruturas que são extremamente complexas. O pacote R dispõe de duas funções para o ajuste de árvores de decisão: tree e rpart.
Pela função rpart é possível construir árvores de decisão no mesmo espírito descrito em Breiman et al. (1984) na monografia CART (Classification and Regression Trees).
=== Regressão Logística ===
Este problema envolve um grande número de covariáveis e, portanto, uma das maiores dificuldades está na seleção do conjunto de preditoras. Métodos do tipo //stepwise//, embora sejam atraentes na prática podem conduzir à modelos enganosos.
A tarefa aqui, é integrar à construção do modelo a intervenção dos especialistas na área. Então um passo no processo iterativo de seleção de variáveis é retirar preditoras selecionadas automaticamente que não tenham sentido, de acordo com opinião especializada.
=== Análise Linear Discriminante ===
Neste trabalho será realizada somente a análise linear discriminante (LDA). Outros tipos de análise discriminante são: QDA(Quadratic Discriminant Analysis), FDA(Flexible Discriminant Analysis), PDA(Penalized Discriminant Analysis) e MDA(Mixture Discriminant Analysis). A função lda() presente no pacote MASS do R realiza análise linear discriminante. É importante notar que para a construção da função linear discriminante os preditores devem ser quantitativos e assume-se matrizes de covariância iguais nos grupos.
=== Redes Neurais Artificiais ===
Apesar de todo mito que envolve o uso de Redes Neurais Artificiais, o que está por trás desta técnica é a utilização de modelos não-lineares. Redes Neurais Artificiais para classificação estão implementadas no pacote nnet() presente na biblioteca MASS do R. A construção de uma rede neural associa-se a definição de sua topologia que no caso das redes do tipo feed-forward envolve a definição de 3 ou mais camadas. A primeira camada, chamada de camada de entrada necessita de tantos neurônios quanto forem o número de variáveis independentes, enquanto a última camada, denominada camada de saída, apresenta tantos neurônios quantas forem as variáveis resposta. Entre estas duas camadas podem existir uma ou mais camadas intermediárias, chamadas de camadas escondidas. O Teorema de Kolmogorov garante que uma camada escondida é suficiente para aproximar qualquer relação não-linear entre a resposta e as variáveis independentes, desde que satisfeitas algumas condições.
==== Avaliação de Capacidade Preditiva ====
Os desempenhos de diferentes métodos para a classificação são usualmente comparados por intermédio de experimentos de validação cruzada com 10-dobras. Estes consistem em utilizar 90% dos dados para treinamento e 10% para teste. Os métodos passam por aprendizado supervisionado utilizando a chamada amostra de treinamento composta pelos dados selecionados com esta finalidade e o ajuste final é testado na amostra de teste.
===== Resultados e Discussão =====
===== Banco de Dados e Outros =====
{{projetos:dados_hipertenso.txt|Banco de Dados - Hipertensão}}
{{pessoais:tinetoon:nomesvariaveis.xls|Nome das Variáveis - Hipertensão}}
{{pessoais:peccin:dadostrein.txt|Dados Treinamento}}
{{pessoais:peccin:dadostest.txt|Dados Validação}}
===== Links de Interesse =====
* [[http://www.portalbrasil.net/medicina_pressao.htm|Medicina e Saúde - Pressão Arterial]]
* [[http://www.abcdasaude.com.br/artigo.php?242|ABC da Saúde - Hipertensão Arterial: Crise Hipertensiva]]
* [[http://www.abcdasaude.com.br/artigo.php?244|ABC da Saúde - Hipertensão Arterial: Introdução]]
* [[http://www.abcdasaude.com.br/artigo.php?245|ABC da Saúde - Hipertensão Arterial: Investigação Clínica e Laboratorial]]
* [[http://www.abcdasaude.com.br/artigo.php?246|ABC da Saúde - Hipertensão Arterial: Prevenção e Tratamento]]
* [[http://www.sanny.com.br/si/site/0302?idioma=portugues|Sanny - American Medical do Brasil: Dobra Cultânea]]
* [[http://www.the-data-mine.com/bin/view/Misc/WebIndex | Recursos de Data Mining na WEB]]
* [[http://www.devmedia.com.br/articles/viewcomp.asp?comp=5945 | Data Mining: conceitos e casos de uso na área da saúde]]
===== Outros Materiais =====
* {{projetos:dataminingcomr.pdf|Data Mining com R - Universidade do Minho}}
* {{projetos:machlearn:comparisonofclassifiers.pdf|Comparação de Classificadores}}
* {{projetos:modeltree:cart_area_medica.pdf|Comparação: Regressão Linear, Redes Neurais e CART}}
* {{projetos:usingr-2.pdf|Using-R - parte 2}}
* {{projetos:obesidade:rnalogistichepatite.pdf|Redes Neurais e Regressão Logística para Diagnóstico de Hepatite}}
* {{projetos:artigo.pdf|Fatores de Hipertensão usando Redes Neurais Kohonen}}
===== Funções do R =====
[[http://cran.at.r-project.org/src/contrib/Descriptions/som.html |Pacote para Mapas Auto-Organizáveis
(SOM) de Kohonen no R]]
===== Scripts do R =====
# pacotes necessarios
require(MASS)
require(tree)# arvores de decisao
require(rpart)# arvores de decisao
# Leitura do conjunto de dados
dados<-read.csv2('http://www.leg.ufpr.br/~joel/dados/hiipertensao.csv',na.strings="")
==== Organizando o Banco de Dados para os Estudos ====
#Descritivo dos dados originais
summary(dados)
sapply(dados,class)
names(dados)
#Separação por sexo
dad <- split(dados , dados$sexo)
dadfem <- dad[["feminino"]]
#Eliminação do NA
dadf <- na.omit(dadfem)
#Verificação
summary (dados$sexo)
summary (dadfem$sexo)
summary (dadf$sexo)
sapply(dadf,class)
#Verificar os nomes das variáveis
names(dadf)
#Substituições necessárias devido erro de digitação
dadf$tabag[92]<-NA #era 2
dadf$tabag[713]<-NA #era 8
#Eliminação do NA
dadff <- na.omit(dadf)
#Verificação
summary (dados$sexo)
summary (dadfem$sexo)
summary (dadf$sexo)
summary (dadff$sexo)
#Arrumando classe de dados
dadff$inst <- as.factor(dadff$inst)
dadff$tabag <- as.factor(dadff$tabag)
dadff$dcv <- as.factor(dadff$dcv)
dadff$peso <- as.numeric(dadff$peso)
dadff$estat <- as.numeric(dadff$estat)
dadff$pasis <- as.numeric(dadff$pasis)
dadff$padias <- as.numeric(dadff$padias)
dadff$ccint <- as.numeric(dadff$ccint)
dadff$cabd <- as.numeric(dadff$cabd)
dadff$cquad <- as.numeric(dadff$cquad)
dadff$ccoxa <- as.numeric(dadff$ccoxa)
dadff$dcabd <- as.numeric(dadff$dcabd)
dadff$dcsupra <- as.numeric(dadff$dcsupra)
dadff$dctric <- as.numeric(dadff$dctric)
dadff$dccoxa <- as.numeric(dadff$dccoxa)
dadff$fa30 <- as.numeric(dadff$fa30)
dadff$lc30 <- as.numeric(dadff$lc30)
dadff$tc6x <- as.numeric(dadff$tc6x)
dadff$tc6f <- as.factor(dadff$tc6f)
dadff$Idade <- as.numeric(dadff$Idade)
dadff$imc <- as.numeric(dadff$imc)
dadff$rcq <- as.numeric(dadff$rcq)
dadff$nsecon <- as.factor(dadff$nsecon)
dadff$exerc <- as.numeric(dadff$exerc)
dadff$hipertensao <- as.factor(dadff$hipertensao)
dadff$diabete <- as.factor(dadff$diabete)
dadff$regi <- as.factor(dadff$regi)
dadff$hipaf <- as.factor(dadff$hipaf)
dadff$somadc <- as.numeric(dadff$somadc)
#Verificação
sapply(dadff,class)
==== Criação de Vetor de Índices ====
# Criacao de vetor de indices
> ind<-1:150
# 90% dos dados
> 0.9*150
[1] 135
# Indices para treinamento
> ind.train<-sample(ind,135)
> ind.train
[1] 77 103 89 57 122 75 41 81 147 94 144 117 128 6 55 7 52 5
[19] 118 96 98 125 104 115 30 80 35 17 20 95 50 27 56 40 9 109
[37] 87 82 100 39 135 142 48 78 63 16 73 120 18 71 137 150 138 85
[55] 13 23 136 12 8 72 61 68 112 93 83 76 140 146 26 43 62 134
[73] 53 65 11 102 79 121 49 141 45 54 47 149 131 99 21 15 110 124
[91] 22 113 74 88 129 42 1 51 10 145 3 86 28 25 29 114 33 37
[109] 58 126 97 46 116 64 111 108 66 34 105 14 60 59 101 92 107 4
[127] 130 119 127 132 91 90 84 133 24
# Selecao do conjunto de treinamento
> iris.train<-iris[ind.train,]
# Selecao do conjunto de teste
> iris.test<-iris[-ind.train,]
# Ajuste da arvore de classificacao
> tr.rp<-rpart(Species~.,data=iris.train)
# Grafico da arvore
> plot(tr.rp);text(tr.rp)
# Armazenando os valores preditos
> preditos<-predict(tr.rp,newdata=iris.test)
> preditos
setosa versicolor virginica
2 1 0.00000000 0.00000000
19 1 0.00000000 0.00000000
31 1 0.00000000 0.00000000
32 1 0.00000000 0.00000000
36 1 0.00000000 0.00000000
38 1 0.00000000 0.00000000
44 1 0.00000000 0.00000000
67 0 0.90196078 0.09803922
69 0 0.90196078 0.09803922
70 0 0.90196078 0.09803922
106 0 0.02439024 0.97560976
123 0 0.02439024 0.97560976
139 0 0.02439024 0.97560976
143 0 0.02439024 0.97560976
148 0 0.02439024 0.97560976
# Conjunto de teste
> iris.test
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa
31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa
32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa
36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa
44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa
67 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor
69 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor
70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor
106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica
143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
> help(predict)
> help(predict.rpart)
# Classes preditas (type ="class")
> preditos<-predict(tr.rp,newdata=iris.test,type="class")
> preditos
2 19 31 32 36 38 44
setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa
67 69 70 106 123 139 143
versicolor versicolor versicolor virginica virginica virginica virginica
148
virginica
Levels: setosa versicolor virginica
> table(iris.test$Species,preditos)
preditos
setosa versicolor virginica
setosa 7 0 0
versicolor 0 3 0
virginica 0 0 5
==== Criação das Bases de Desenvolvimento e de Validação ====
>=
ind<-1:989 # Criacao de vetor de indices
ind.trein<-sample(ind,890)# Indices para treinamento
ind.trein
dados.trein<-dadff[ind.trein,] # Selecao do conjunto de treinamento
dados.test<-dadff[-ind.trein,] # Selecao do conjunto de teste
@
dadostrein<-read.table("http://www.leg.ufpr.br/~joel/dados/dadostrein.txt",h=T)
dadostest<-read.table("http://www.leg.ufpr.br/~joel/dados/dadostest.txt",h=T)
===== Bibliografias =====
@Book{johnson+wichern:1998,
author = {Johnson,R.A. and Wichern,D.W.},
title = {Applied Multivariate Statistical Analysis},
publisher = {Prentice Hall},
address = {},
year = {1998},
}
@Book{venables+ripley:2002,
author = {Venables, W.N. and Ripley,},
title = {Modern Applied Statistic with S.},
publisher = {Springer},
address = {},
year = {2002},
}
@Book{hair+tatham+anderson+black:2006,
author = {Hair, Joseph F. AND Tatham; Ronald L. AND Anderson, Rolph E. AND Black, William},
title = {Multivariate Data Analysis},
note = {Tradu\c{c}\~{a}o: Adonai Schulup Sant'Anna e Anselmo Chaves Neto},
pages = {},
publisher = {Bookman},
address = {Porto Alegre},
year = {2006},
}
====================================================
@article{ABC2422007,
author = {ABC da Saúde},
title = {Hipertensão Arterial - Crise Hipertensiva},
language = {pt},
note = {http://www.abcdasaude.com.br/artigo.php?242},
year = {2007},
month = {11},
}
@article{ABC2442007,
author = {ABC da Saúde},
title = {{Hipertensão Arterial - Introdução}},
language = {pt},
note = {http://www.abcdasaude.com.br/artigo.php?244},
year = {2007},
month = {11},
}
@article{ABC2452007,
author = {ABC da Saúde},
title = {{Hipertensão Arterial - Investigação Clínica e Laboratorial}},
language = {pt},
note = {http://www.abcdasaude.com.br/artigo.php?245},
year = {2007},
month = {11},
}
@article{ABC2462007,
author = {ABC da Saúde},
title = {{Hipertensão Arterial - Prevenção e Tratamento}},
language = {pt},
note = {http://www.abcdasaude.com.br/artigo.php?246},
year = {2007},
month = {11},
}
@article{CARVALHO1998,
title = {{Uma investiga\c{c}\~ao antropol\'ogica na terceira idade: concep\c{c}\~oes sobre a hipertens\~ao arterial}},
journal = {{Cadernos de Sa\'ude P\'ublica}},
author = {Carvalho, Fernanda AND Telarolli Junior, Rodolpho AND Machado, Jos\'e C\^andido Monteiro da Silva},
ISSN = {0102-311X},
language = {pt},
url = {http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-311X1998000300019&nrm=iso},
volume = {14},
year = {1998},
month = {07},
pages = {617 - 621},
publisher = {scielo},
}
@article{FUCHS1996,
title = {{Modelo hierarquizado: uma proposta de modelagem aplicada \`a investiga\c{c}\~ao de fatores de risco para diarr\'eia grave}},
journal = {{Revista de Sa\'ude P\'ublica}},
author={Fuchs, Sandra C AND Victora, Cesar G. AND Fachel, Jandyra},
ISSN = {0034-8910},
language = {pt},
url = {http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-89101996000200009&nrm=iso},
volume = {30},
year = {1996},
month = {04},
pages = {168 - 178},
publisher = {scielo},
}
@Book{HOFFMANN1977,
author = {Hoffmann, Rodolfo AND Vieira, S\^{o}nia},
title = {{ An\'alise de Regress\~{a}o: uma introdu\c{c}\~{a}o a econometria}},
pages = {},
publisher = {Hucitec - USP},
address = {São Paulo},
year = {1977},
}
@article{JARDIM2007,
title = {{Hipertens\~ao arterial e alguns fatores de risco em uma capital brasileira}},
journal = {{Arquivos Brasileiros de Cardiologia}},
author={Jardim, Paulo C\'esar B. Veiga AND Gondim, Maria do Ros\'ario Peixoto AND Monego, Estelamaris Tronco AND Moreira, Humberto Graner AND Vitorino, Priscila Valverde de Oliveira AND Souza, Weimar Kunz Sebba Barroso AND Scala, Luiz C\'esar Naz\'ario},
ISSN = {0066-782X},
language = {pt},
url = {http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0066-782X2007000400015&nrm=iso},
volume = {88},
year = {2007},
month = {04},
pages = {452 - 457},
publisher = {scielo},
}
@Book{JOHNSON2007,
author = {Johnson, Richard A. AND Wichern, Dean W.},
title = {{Applied Multivariate Statistical Analysis}},
note = {Sixth Edition},
pages = {},
publisher = {Pearson Prentice Hall},
address = {},
year = {1998},
}
@Book{KLEINBAUM1994,
author = {KLEINBAUM, David G.},
title = {Logistic Regression - Self-Learning Text},
pages = {},
publisher = {Springer-Verlang},
address = {New York},
year = {1994},
}
@article{LOLIO1993,
title = {{Hipertens\~ao arterial e possíveis fatores de risco}},
journal = {{Revista de Sa\'ude P\'ublica}},
author = {Lolio, Cec\'{\i}lia Amaro de AND Pereira, J\'ulio C\'esar Rodrigues AND Lotufo, Paulo Andrade AND Souza, Jos\'e Maria Pacheco de},
ISSN = {0034-8910},
language = {pt},
url = {http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-89101993000500006&nrm=iso},
volume = {27},
year = {1993},
month = {10},
pages = {357 - 362},
publisher = {scielo},
}
@article{MEDICINAESAUDE2007,
author = {Medicina e Saúde},
title = {{Pressão Arterial}},
language = {pt},
url = { http://www.portalbrasil.net/medicina_pressao.htm},
year = {2007},
month = {11},
}
@article{PESSUTO1998,
title = {{Fatores de risco em indiv\'{\i}duos com hipertens\~ao arterial}},
journal = {{Revista Latino-Americana de Enfermagem}},
author={Pessuto, Janete AND Carvalho, Em\'{\i}lia Campos de},
ISSN = {0104-1169},
language = {pt},
url = {http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-11691998000100006&nrm=iso},
volume = {6},
year = {1998},
month = {01},
pages = {33 - 39},
publisher = {scielo},
}
@Manual{R2007,
title = {R: A Language and Environment for Statistical Computing},
author = {{R Development Core Team}},
organization = {R Foundation for Statistical Computing},
address = {Vienna, Austria},
year = {2007},
note = {{ISBN} 3-900051-07-0},
url = {http://www.R-project.org},
}
@article{RELIASOFT2007,
author = {Reliasoft},
title = {{Relia Soft Brasil - Conceitos de Confiabilidade: Estimador de Máxima Verossimilhança (MLE)}},
language = {pt},
note = {http://www.reliasoft.com.br/hotwire/edicao2/conceito2.htm},
year = {2007},
month = {11},
}
@book{ROTHENBERG1976,
author = {Rothenberg, Robert E},
title = {{Enciclopédia Médica ilustrada para uso no lar - Vol 1}},
note = {Tradução: Camargo, Marisis Aranha},
pages = {208 - 242},
publisher = {Editora Abril},
address = {São Paulo},
year = {1976},
}
@article{SANNY2007,
author = {Sanny - American Medical do Brasil},
title = {{Sanny - American Medical do Brasil - Dobra Cultânea}},
language = {pt},
url = {http://www.sanny.com.br/si/site/0302?idioma=portugues},
year = {2007},
month = {11},
}
@article{SBN2006,
author = {Sociedade Brasileira de Nefrologia},
title = {{SBN - V Diretrizes Brasileiras de Hipertensão realizada em conjunto pelas Sociedades Brasileiras de Nefrologia, Cardiologia e Hipertensão em fevereiro de 2006}},
language = {pt},
note = {http://www.sbn.org.br/Diretrizes/V_Diretrizes_Brasileiras_de_Hipertensao_Arterial.pdf},
year = {2007},
month = {11},
}
@article{SBNCAP9,
author = {Sociedade Brasileira de Nefrologia},
title = {{SBN - Capítulo 9 - Prevenção da Hipertensão e dos Fatores de Risco Associados}},
language = {pt},
note = {http://www.sbn.org.br/Diretrizes/HA/Capitulo\%2009\%20diretrizes\%20corrigido.pdf},
year = {2007},
month = {11},
}
@article{SILVA2004,
title = {{Fatores de risco para hipertensão arterial sistêmica versus estilo de vida docente}},
journal = {{ Revista Eletrônica de Enfermagem }},
author={Silva, Jorge Luis Lima AND Souza, Solange Lourdes de},
language = {pt},
url = {http://www.fen.ufg.br/revista/revista6_3/pdf/03_Original.pdf},
volume = {06},
year = {2004},
pages = {330 - 335},
publisher = {fen},
}
@MastersThesis{SIMAO2005,
author = {Simão, Manuel},
title = {{Hipertensão arterial e fatores de risco associados: estudo entre universitários da cidade de Lubango-Angola}},
school = {USP},
year = {2005},
note = { http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/22/22132/tde-13092005-105607}
}
@article{SOUZA2005,
title = {{Prevalência de hipertensão arterial e fatores de risco associados em trabalhadores de uma instituição de ensino superior}},
journal = {{Revista da AMRIGS}},
author={Souza, Jonny Arruda AND Zanettini, Luis Felipe Snell AND Zanettini, Marco Tulio AND Boldo, Rodrigo AND Moraes, Renan Stoll},
language = {pt},
url = { http://www.amrigs.com.br/revista/49-04/ao01.PDF},
volume = {49},
year = {2005},
pages = {226 - 232},
publisher = {amrigs},
}
@article{ZAITUNE2006,
title = {{Hipertensão arterial em idosos: prevalência, fatores associados e práticas de controle no Município de Campinas, São Paulo, Brasil}},
journal = {{Cadernos de Sa\'ude P\'ublica}},
author={Zaitune, Maria Paula do Amaral AND Barros, Marilisa Berti de Azevedo AND C\'esar, Chester Luiz Galv\~ao AND Carandina, Luana AND Goldbaum, Mois\'es },
ISSN = {0102-311X},
language = {pt},
url = {http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-311X2006000200006&nrm=iso},
volume = {22},
year = {2006},
month = {02},
pages = {285 - 294},
publisher = {scielo},
}
@article{KRAUSE2007,
author = {Krause, Maressa Priscila AND Hallage, Tatiane AND Miculis, Cristiane Petra AND Santos, Elisa Cesar Ribeiro dos AND Buzzachera, Cosme Franklin AND Silva, Sergio Gregorio da}
title = {{Associação entre a adiposidade corporal e a aptidão cárdio-respiratória em mulheres idosas}},
language = {pt},
url = {http://www.efdeportes.com/efd110/adiposidade-corporal-e-a-aptidao-cardio-respiratoria-em-mulheres-idosas.htm},
publisher= {Revista Digital - Buenos Aires - Año 12 - N° 110}
year = {2007},
month = {07},
}
@book{SOARES1991,
author = {Soares, José Francisco AND Farias, Alfredo Alves de AND Cesar, Cibele Comini},
title = {{Introdução a Estatística}},
note = {},
pages = {234 - 245},
publisher = {Editora Guanabara Koogan},
address = {Rio de Janeiro},
year = {1991},
}
@book{SOARES1983,
author = {Soares, José Francisco AND Bartan, Flávio Celso},
title = {{Métodos Estatísticos em Medicina e Biologia}},
journal = {{14º Colóquio Brasileiro de Matemática}}
note = {Poços de Caldas de 14 a 22 de Jul de 1983},
pages = {20 - 27 ; 81 - 108},
publisher = {Instituto de Matemática Pura e Aplicada do CNPq},
address = {Rio de Janeiro},
year = {1983},
}
@book{COSTANETO1977,
author = {Costa Neto, Pedro Luís de Oliveira},
title = {Estatística},
note = {14ª reimpressão},
pages = {39 - 45},
publisher = {Editora Edgard Blücher},
address = {São Paulo},
year = {1991},
}
@book{PAULA2004,
author = {Paula, Gilberto A},
title = {{Modelos de Regressão com Apoio Computacional}},
note = {www.ime.usp.br/~giapaula},
pages = {100 - 143},
publisher = {Universidade de São Paulo},
address = {São Paulo},
year = {2004},
}
@article{LUNAFILHO1998,
title = {{Seq\"u\^encia b\'asica na elabora\c{c}\~ao de protocolos de pesquisa}},
journal = {{Arquivos Brasileiros de Cardiologia}},
author={Luna Filho, Br\'aulio},
ISSN = {0066-782X},
language = {pt},
URL = {http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0066-782X1998001200001&nrm=iso},
volume = {71},
year = {1998},
month = {12},
pages = {735 - 740},
publisher = {scielo},
}
@unpublished{GIOLO2006,
author = {Giolo, Suely Ruiz},
title = {Análise de Dados Categóricos},
note = {notas de aula para o Curso de Estatística da UFPR},
address = {Curitiba},
year = {2006},
}
@unpublished{GIOLO2007,
author = {Giolo, Suely Ruiz},
title = {Análise de Regressão},
note = {Notas de aula para o Curso de Estatística da UFPR},
pages = {},
address = {Curitiba},
year = {2007},
}
@Manual{GIOLO2004,
author = {Giolo, Suely Ruiz},
title = {{Análise de Regressão}},
note = {Apostila e Notas de Aula},
pages = {},
publisher = {UFPR},
address = {Curitiba},
year = {2004},
}
@Manual{OGLIARI2007,
author = {Ogliari, Paulo José},
title = {Regressão Logística},
note = {Curso On-Line - http://www.inf.ufsc.br/~ogliari/cursoderegressao.html},
pages = {},
publisher = {UFSC},
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year = {2007},
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@Manual{ANSELMO2006,
author = {Chaves Neto, Anselmo},
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publisher = {UFPR},
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year = {2006},
}
===== Modelos para Redação do TCC =====
* {{pessoais:joel:modeloprojeto.tex|Modelo para Projeto de TCC}}
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