Author(s):
Fernandes, Maizza Micaelle Carlos Euclides
Date: 2019
Origin: Oasisbr
Subject(s): Taxa de mortalidade infantil; Dados em painel; Modelos pooled; Efeito fixo e efeito aleatório; Child mortality rate; Panel data; Pooled models; Fixed effect and random effect; CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA; Taxa de mortalidade infantil; Taxa de mortalidade infantil; Dados em painel; Dados em painel; Modelos pooled; Modelos pooled; Efeito fixo e efeito aleatório; Efeito fixo e efeito aleatório; Child mortality rate; Child mortality rate; Panel data; Panel data; Pooled models; Pooled models; Fixed effect and random effect; Fixed effect and random effect; CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA; CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA
Description
This work aims to determine a linear or non-linear relationship between the Infant Mortality Rate (IMR) and a set of socioeconomic and coverage variables observed by the federative unit of Brazil from 2005 to 2010 using the panel data model (Panel Data ) linear and non-linear considering the fixed and random effects. The results show that the most suitable model is the fixed effect with logarithmic transformation in the dependent and independent variables. The dependent variable was the IMR and the independent ones: illiteracy rate, GDP per capita, proportion of people with low income, percentage of the population served by water supply network and the proportion of the population served by garbage collection. The nonlinear Binomial Negative models did not present satisfactory convergence in the estimation of the parameters for any model. The Poisson nonlinear model showed convergence only in the Pooled OLS and Randon (Random Effect Model) models. The conclusion obtained is that the independent variables that have a significant impact on IMR are illiteracy rate, per capita GDP and proportion of people with low income. R software was used to perform this data analysis with the plm and pglm packages.
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
Este trabalho objetiva determinar uma relação linear ou não linear entre a Taxa de Mortalidade Infantil (TMI) e um conjunto de variáveis socioeconômicas e de cobertura observadas por unidade federativas do Brasil no período de 2005 a 2010 utilizando o modelo de dados em painel (Panel Data) linear e não linear considerando os efeitos fixo e aleatório. Os resultados mostram que o modelo mais adequado é o de efeito fixo com transformação logarítmica nas variáveis dependente e independentes. A variável dependente foi a TMI e as independentes: taxa de analfabetismo, PIB per capita, proporção pessoas com baixa renda, percentual da população servida por rede de abastecimento de água e a proporção da população servida por coleta de lixo. Os modelos não lineares Binomial Negativa não apresentaram convergência satisfatória na estimação dos parâmetros para nenhum modelo. O modelo não linear de Poisson apresentou convergência apenas nos modelos Pooled OLS (Mínimos Quadrados Ordinários) e Randon (Modelo de Efeito Aleatório). A conclusão obtida é que as variáveis independentes que causam impacto significativo na TMI são taxa de analfabetismo, PIB per capita e proporção de pessoas com baixa renda. Utilizou-se o software R para realizar esta análise de dados com os pacotes plm e pglm.
