Na verdade eu tenho dados de óbitos por neoplasias, doenças do aparelho circulatório, doenças do aparelho circulatório e os demais capítulos da CID-10 (Classificação Internacional das Doenças) em que cada capítulo é um conjunto de doenças. Capítulo II, por exemplo, refere-se à neoplasias. Como trabalho na Secretaria de Estado da Saúde - PB tenho acesso as informações mensalmente de todos os capítulos. Os dados estão disponíveis de janeiro de 1999 a novembro de 2011, isto para cada um dos capítulos da CID-10. Gostaria de prever a mortalidade por cada um dos capítulos (Neoplasias, Causas Externas, etc) no máximo doze passos a frente. Estamos desenvolvendo um ambiente web que disponibiliza informações descritivas, gráficos, mapas interativos e algumas analises de conglomerados espaciais (Gets & Ord, Varredura Scan, Besag, etc). Pensei na ideia de ter uma parte do ambiente com algumas estimativas (previsões) de mortalidade. Como serão dados atualizados online pelo servidor do Sistema de Informação sobre Mortalidade - SIM, gostaria que as previsões fossem também atualizadas, ou seja, a cada dado novo um novo modelo fosse ajustado e sempre estimando no máximo 12 passos a frente como dito anteriormente. As previsões poderão ser utilizadas para a tomada de decisão. Vejo o pessoal por aqui tomando decisões pelo simples ACHAR que algo vai ser de um jeito, ou ACHAR que algo vai ser de outro o que não é legal. Um modelo que pelo menos fosse melhor que isto já estaria valendo. Eu acredito muito na frase que diz: "Todos modelos são ruins, alguns são úteis" - George Box. Gostaria de previsões que ajudassem as pessoas saírem do simples achar que algo vai ser de um jeito, mas infelizmente dar muita atenção a cada uma das previsões não vai ser muito possível devido a demandas internas. Será que não é possível dar ao computador o mínimo de instruções que possamos ter um modelo útil? Em 22 de dezembro de 2011 16:24, Cesar Rabak [via R-br] < ml-node+s2285057n4226388h5@n4.nabble.com> escreveu:
Em 22/12/2011 15:20, Pedro Rafael escreveu:
Pessoal a função auto.arima do pacote forecast "presta" realmente para ajustar modelos AR, MA, ARIMA, SARIMA?
A resposta adequada será melhor obtida quando você definir "presta" com maior clareza.
Existe algum pacote que faz de forma automática e eficiente do ponto de vista estatístico as análises de independências e de auto-correlações?
Automática, até é possível responder que sim, mas "eficiente do ponto de vista estatístico" para qualquer definição de "eficiente" acho que a resposta é um não.
Fico com o pé atrás de usar pacotes de prometem ajustar modelos auto-regressivos de forma automática.
E deve mesmo!
No meu caso tenho vários dados de mortalidade por doenças de aparelho circulatório, neoplasias, doenças do aparelho respiratório, etc. Todos os meses aqui na secretaria de saúde tenho mais informações e minha série vai aumentando. No meu computador tenho vários dados de milhares de variáveis distribuídos mensalmente e gostaria de criar algum programa para ajustar essas séries de forma automática.
Ajustar as séries ao quê? Qual é o problema que você está tentando resolver?
Não necessito do melhor modelo possível, apenas queria um bom modelo.
Não é possível discutir nada sobre um modelo se você não nos diz qual a hipótese você está estudando/analisando!
É possível automatizar de tal forma a "dispensar" uma análise cuidadosa de um estatístico?
Não.
Talvez você consiga um que "dispense" 95% do tempo uma análise perfunctória.
O único problema é tempo para se ajustar série por série, ficar fazendo gráficos de auto correlações, verificando independências etc.
Que reverte à questão inicial: para quê?
Hoje possuo informações mensais desde 1999 a novembro de 2011, 143 pontos para cada uma das variáveis que preciso estimar.
O melhor serviço que esses dados podem fazer é, estando "limpos do ponto de vista de coleta", ficar à disposição da comunidade científica para que estudos epidemiológicos sejam efetuados com eles.
Sds.,
-- Cesar Rabak GNU/Linux User 52247. Get counted: http://counter.li.org/ _______________________________________________ R-br mailing list [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4226388&i=0> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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-- Saudações, Pedro Rafael Diniz Marinho. Estatístico - Secretaria de Estado da Saúde - PB.