出版社：Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
摘要：Nos modelos não lineares os dados são ajustados através de uma combinação não linear dos parâmetros. A inferência bayesiana é uma importante ferramenta que pode ser aplicada a este tipo de modelo. Dados de crescimento são essencialmente não lineares, possibilitando assim o uso dessa técnica em suas análises; haja vista que a teoria bayesiana tem grande vantagem de propiciar a previsão de probabilidades de modo direto. Os municípios brasileiros recebem recursos governamentais federais com base em dados estatísticos demográficos coletados a cada dez anos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) como também, com levantamentos feitos periodicamente por amostragens em domicílios, obtendo-se assim informações anuais sobre características demográficas e socioeconômicas da população denominadas por Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD). O objetivo desse trabalho é estimar o crescimento populacional brasileiro nos estados e distrito federal referente aos anos de 2016 e 2020, tendo por base resultados demográficos dos Censos relativos aos anos de 1991, 2000, 2010 e 2012; fazendo-se uso de um modelo assintótico, o exponencial com três parâmetros. O modelo bayesiano foi utilizado para a estimação dos parâmetros. Com a aplicação de tais técnicas foi possível obter previsões de mudanças no contingente populacional brasileiro por estado, para os respectivos anos (2016 e 2020). As regiões Norte e Centro-Oeste demonstraram um aumento significativo em suas populações. Taxas populacionais menores foram verificadas em regiões litorâneas.
其他摘要：The data are adjusted through a non-linear combination of parameters in non-linear models. Bayesian inference is an important tool that can be applied to this type of model. Growth data is essentially non-linear, thus making it possible to use this technique in your analysis; given that the Bayesian theory has a great advantage of providing the prediction of probabilities in a direct way. Brazilian municipalities receive federal government resources based on demographic statistical data collected every ten years by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), as well as surveys carried out periodically by sampling in households, thus obtaining annual information on demographic characteristics and socioeconomic status of the population called the National Household Sample Survey (PNAD). The objective of this work is to estimate the Brazilian population growth in the states and federal district for the years 2016 and 2020, based on the demographic results of the Censuses for the years 1991, 2000, 2010 and 2012; making use of an asymptotic model, the exponential with three parameters. The Bayesian model was used to estimate the parameters. With the application of such techniques, it was possible to obtain predictions of changes in the Brazilian population contingent by state, for the respective years (2016 and 2020). The North and Midwest regions showed a significant increase in their populations. Lower population rates were seen in coastal regions.
