| Título: | Análise e modelagem de dados de afastamento do trabalho por problemas de saúde de servidores públicos federais |
| Autor(es): | Pinto, Isabela Paranhos |
| Orientador(es): | Santos, Helton Saulo Bezerra dos |
| Assunto: | Modelos lineares (Estatística)
Séries temporais
Absenteísmo
Análise estatística
Servidores públicos - afastamentos |
| Data de apresentação: | 26-Jun-2018 |
| Data de publicação: | 28-Jul-2020 |
| Referência: | PINTO, Isabela Paranhos. Análise e modelagem de dados de afastamento do trabalho por problemas de saúde de servidores públicos federais. 2018. 49 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018. |
| Resumo: | Esse trabalho apresenta uma análise exploratória dos dados de afastamento do
trabalho por problemas de saúde dos servidores de um órgão público federal no
período de 2006 a 2015. Essa análise consiste em analisar o número de atestados
diários e o número de dias que o servidor se encontra ausente de seu trabalho
com outras variáveis (Classificação Internacional de Doenças (CID), sexo, idade,
departamento de lotação, tipo de vínculo e o período). Além disso, será utilizado
Modelos Lineares Generalizados para séries temporais de contagem para modelar
a série do número de atestados diários. Será demonstrado o modelo, juntamente
com o pacote tscount do software R, que fornece métodos de estimativa
baseados em verossimilhança para a análise e modelagem de series temporais de
contagem seguindo modelos lineares generalizados. O pacote inclui métodos para
o ajuste do modelo e análise de resíduos, previsão e análise de intervenção. Este
último será aplicada para detectar uma mudança de nível, na série do número de
atestados diários, aptos a implementação do ponto eletrônico. |
| Abstract: | This dissertation presents an exploratory data analysis of the employees moved
away from work to a public hospital due to health conditions between 2006 and
2015. This analysis aims to analyze the number of daily health attestations and the
number of days that the employee is away from work, related to other variables such
as (International Diseases Classi cation (ISC), gender, age, overload department,
types of bonds and the time period). Besides that, Generalized Linear Models will
be used for counting temporal series to shape the number series from daily health
attestations. The model will be demonstrated along with the package tscount of the
R software, which provides estimate methods based on verisimilitude to the shaping
and analysis of temporal series of counting, obeying Generalized Linear Models.
The package includes methods for the adjustments of the model and analysis of
residue, prediction and analysis of interventions. The last analysis will be applied
to detect a change in level of the number series of daily health attestations, after
the implementation of the electronic clock in. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018. |
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| Aparece na Coleção: | Estatística
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