class: center, middle, inverse, title-slide .title[ # Trabalho de Laboratório de Estatística Aplicada
] .subtitle[ ## Como otimizar atendimentos baseados em seu endereço ] .author[ ### Márcio Roger Piagio
] .date[ ### 20 de setembro de 2022 ] --- # Proposta ### Verificar comparação entre grupos de médicos e distância dos pacientes atendidos. <br> ### Verificar comparação entre grupos de médicos e idade dos pacientes atendidos. <br> ### Otimizar a distância dos médicos eferente ao endereço dos pacientes ou idade. --- # Banco de dados .pull-left[ * **Lon** e **Lat:** coordena do endereço do paciente. * **Médico:** médico que atendeu o paciente. * **Idade:** idade do paceiente. * **CatI:** variavel idade categorizada. * **CatD:** variavel idade categorizada. * **Dist:** É a distância do paciente até o médico onde foi atendido. ] .pull-right[ Foi utilizado a fórmula **"haversine"**. `\(a = \sin^2(\Delta \phi/2)+\cos \phi_1 \times \phi_2 \times \sin^2(\Delta\lambda/2)\\b = 2 \times atan2(\sqrt{a} , \sqrt{(1-a)})\\d =(R\times c)/1000\)` onde `\(\phi\)` é latitude, `\(\lambda\)` é longitude, R é o raio da Terra (raio médio = 6.371km) ]
--- class: inverse, center, middle # Analise descritiva --- # Frequências das variáveis .pull-left[
] .pull-right[
] --- # Identificando observações fora de Maringá .pull-left[
] .pull-right[
] --- # Descritiva da variável Idade **Resumo da variavel Idade** <table> <thead> <tr> <th style="text-align:left;"> </th> <th style="text-align:center;"> Na's </th> <th style="text-align:center;"> n </th> <th style="text-align:center;"> Minimo </th> <th style="text-align:center;"> 1°Quantil </th> <th style="text-align:center;"> Média </th> <th style="text-align:center;"> Mediana </th> <th style="text-align:center;"> 3°Quantil </th> <th style="text-align:center;"> Máximo </th> <th style="text-align:center;"> Ampl. total </th> <th style="text-align:center;"> Variância </th> <th style="text-align:center;"> Dp </th> <th style="text-align:center;"> Coef. variação </th> <th style="text-align:center;"> Shapiro </th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align:left;"> </td> <td style="text-align:center;"> 0 </td> <td style="text-align:center;"> 2040 </td> <td style="text-align:center;"> 22 </td> <td style="text-align:center;"> 49 </td> <td style="text-align:center;"> 55.1 </td> <td style="text-align:center;"> 55 </td> <td style="text-align:center;"> 62 </td> <td style="text-align:center;"> 86 </td> <td style="text-align:center;"> 64 </td> <td style="text-align:center;"> 97.6 </td> <td style="text-align:center;"> 9.879 </td> <td style="text-align:center;"> 2.928 </td> <td style="text-align:center;"> 0.0164 </td> </tr> </tbody> </table> **Tabela de cotigencia idade com Médico** | | Abaixo de 30 | Entre 30 e 40 | Entre 40 e 50 | Entre 50 e 60 | Entre 60 e 70 | Maior que 70 | |:--|:------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------:|:------------:| |A | 3 | 27 | 90 | 138 | 76 | 25 | |B | 2 | 10 | 39 | 65 | 39 | 10 | |C | 1 | 9 | 41 | 72 | 46 | 9 | |D | 0 | 11 | 37 | 89 | 31 | 17 | |E | 3 | 39 | 162 | 233 | 140 | 41 | |F | 2 | 13 | 57 | 104 | 68 | 17 | |G | 3 | 22 | 57 | 115 | 66 | 11 | --- # Descritiva da variável Distância **Resumo da variável Distância ** <table> <thead> <tr> <th style="text-align:left;"> </th> <th style="text-align:center;"> Na's </th> <th style="text-align:center;"> n </th> <th style="text-align:center;"> Minimo </th> <th style="text-align:center;"> 1°Quantil </th> <th style="text-align:center;"> Média </th> <th style="text-align:center;"> Mediana </th> <th style="text-align:center;"> 3°Quantil </th> <th style="text-align:center;"> Máximo </th> <th style="text-align:center;"> Ampl. total </th> <th style="text-align:center;"> Variância </th> <th style="text-align:center;"> Dp </th> <th style="text-align:center;"> Coef. variação </th> <th style="text-align:center;"> Shapiro </th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align:left;"> </td> <td style="text-align:center;"> 0 </td> <td style="text-align:center;"> 2040 </td> <td style="text-align:center;"> 0.102 </td> <td style="text-align:center;"> 2.029 </td> <td style="text-align:center;"> 3.741 </td> <td style="text-align:center;"> 3.406 </td> <td style="text-align:center;"> 4.978 </td> <td style="text-align:center;"> 18.04 </td> <td style="text-align:center;"> 17.94 </td> <td style="text-align:center;"> 5.523 </td> <td style="text-align:center;"> 2.35 </td> <td style="text-align:center;"> 7.835 </td> <td style="text-align:center;"> 0 </td> </tr> </tbody> </table> **Tabela de cotigencia Distância com Médico** | | Abaixo de 03 | Entre 03 e 06 | Entre 06 e 09 | Entre 09 e 12 | Entre 12 e 15 | Maior que 15 | |:--|:------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------:|:------------:| |A | 66 | 191 | 87 | 8 | 7 | 0 | |B | 49 | 75 | 31 | 9 | 1 | 0 | |C | 79 | 89 | 9 | 0 | 0 | 1 | |D | 96 | 69 | 18 | 1 | 1 | 0 | |E | 285 | 284 | 41 | 3 | 5 | 0 | |F | 156 | 91 | 8 | 2 | 1 | 3 | |G | 117 | 122 | 30 | 1 | 0 | 4 | --- # Gráfico dos pacientes em relação aos médicos
--- class: inverse, center, middle # Comparação entre grupos --- # Estatísticas ## Estatística escore médio .pull-left[ ## Hipóteses `\(H_0: \ \ \bar{F_1} = \bar{F_2} = ... = \bar{F_i}\)` onde `\(\bar{F}_i\)` é escore médio para cada subpopulação. `\begin{cases} H_0 & \text{não há diferença significativa entre os grupos}\\ H_1 & \text{há diferença significativa entre os grupos} \end{cases}` ou `\begin{cases} H_0 & \text{não há evidências de associação entre os grupos}\\ H_1 & \text{há evidências de associação entre os grupos} \end{cases}` ] .pull-right[ ## Estatística `$$Q_s=\frac{n-1}{n}\times \frac{\sum_{i=1}^{s}(n_{i+})(\bar{f_i}-\mu_a)^2}{v_a}\sim \chi^2_{(s-1)}$$` ## Comparações multiplas Se `\(H_0\)` for rejeitado `\(\to\)` Copração dois a dois. ] --- # Comparação entre grupos. .pull-left[ ## Estatística escore médio<br>Médico por Idade <br> ``` ## ## Estatística Qs - Teste Escore ## ## data: dados ## Qs = 4.1, df = 6, p-value = 0.7 ``` ``` ## A B C D E F G ## 3.925 3.964 4.011 4.032 3.956 4.050 3.920 ``` Como p-value = 0.7 é maior que 5% decide-se por não Rejeitar `\(H_0\)`, isto é, podemos concluir que não há diferença significativa entre os atendimentos dos médicos referente as idades dos pacientes. ] .pull-right[ ## Estatística escore médio<br>Médico por Distância <br> ``` ## ## Estatística Qs - Teste Escore ## ## data: dados1 ## Qs = 159, df = 6, p-value <0.0000000000000002 ``` ``` ## A B C D E F G ## 2.162 2.018 1.629 1.605 1.639 1.506 1.748 ``` Como p-value é menor que 5% decide-se por Rejeitar `\(H_0\)`, isto é, podemos concluir que há diferença significativa entre os atendimentos dos médicos referente as distâncias dos pacientes. Logo pedemos fazer a comparações multiplas. ] --- # Comparações multiplas. ## Grupos de médicos em relação a distância.
--- # Conclusão .pull-left[
] .pull-right[ ### Podemos concluir que os médicos A e B não se difere nas distâncias do paciente e os médicos C, D, E, F e G são estatisticamente iguais. ] --- class: inverse, center, middle # Otimização --- # Otimização da distância em linha reta.
<!-- --- --> <!-- # Otimização da distância de carro. --> --- # Otimização do tempo de carro.