Identificabilidade e estabilidade dos parâmetros no método Grade of Membership (GoM): considerações metodológicas e práticas

Revista Brasileira de Estudos de População

Gilvan Ramalho Guedes²  André Junqueira Caetano¹  Carla Jorge Machado¹  Eduardo Sonewend Brondízio¹ 

[1] ,Brown University Environmental Change Initiative

关键词: Grade of Membership;    Identificabilidade;    Estabilidade;    Máximo global;    Conjuntos nebulosos;    Grade of Membership Method;    Identifiability;    Stability;    Global maximum;    Fuzzy sets;    Grade of Membership;    Identificabilidad;    Estabilidad;    Máximo global;    Conjuntos nebulosos;   

DOI  :  10.1590/S0102-30982010000100003

来源: SciELO

【 摘 要 】

O método Grade of Membership (GoM) tem sido cada vez mais utilizado por demógrafos brasileiros e tem a vantagem de possuir um parâmetro que mensura a heterogeneidade individual, com base nas correlações não-observáveis entre as categorias de resposta das variáveis de interesse, gerando um medida do grau de pertencimento de cada indivíduo a perfis extremos. Alguns autores, contudo, chamam atenção para questões importantes na calibragem dos modelos finais que utilizam o programa GoM versão 3.4, como o problema de identificabilidade - soluções múltiplas para parâmetros estimados. Neste artigo, é sugerido um procedimento capaz de identificar um modelo final com solução única que descreva os tipos puros mais fidedignos à base de dados, em uma tentativa de otimização. Para ilustrar esse processo, utilizou-se uma base de dados correspondente a um levantamento econômico e sociodemográfico de uma população de pequenos agricultores residentes ao longo da Rodovia Transamazônica, no Estado do Pará. Também identificou-se a existência de instabilidade nos parâmetros estimados pelo programa GoM 3.4, sendo proposto um método de estabilização de seus valores. Com esses procedimentos combinados, os usuários do programa GoM 3.4 poderão descrever sua base de dados de forma mais adequada e responder às críticas sobre questões de identificabilidade e estabilidade dos modelos resultantes. Essas soluções empíricas são relevantes por afetarem cálculos de prevalência e de incidência de eventos de interesse, além de trazerem consequências importantes sobre o ponto e o momento corretos para intervenções de políticas públicas ou de planejamento prospectivo em análises de projeção.

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