Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10174/21233

Title: Modelação estatística da fecundidade
Authors: Lopes, Teresa Alexandra Baioa
Advisors: Mendes, Maria Filomena Ferreira
Santos, Paulo Jesus Infante dos
Keywords: Análise de dados
Fecundidade
Modelação estatística
Número de filhos
Projeção demográfica
Data analysis
Fertility
Statistical modeling
Number of children
Population projection
Issue Date: 12-May-2017
Publisher: Universidade de Évora
Abstract: O declínio de fecundidade é um problema emergente em Portugal. Nunca se registaram tão poucos nascimentos em Portugal como hoje e o nosso país tem atualmente um dos mais baixos níveis de fecundidade da Europa e do mundo. Esta dissertação teve como objetivo principal modelar estatisticamente a fecundidade realizada com base nos dados do Inquérito à Fecundidade de 2013 (IFEC2013). Para tal, foram ajustados aos dados os modelos de regressão de Poisson, Ordinal, Zeros Inflacionados, Hurdle e Bayesiano, procurando desta forma avaliar a abordagem mais adequada. O modelo Poisson mostrou ser o mais parcimonioso. Neste modelo, o sexo, a idade, o número de indivíduos no agregado, a escolaridade, a idade em que deixou o agregado parental de origem, a existência de enteados e a existência de primeira conjugalidade são fatores determinantes para um aumento da fecundidade. Realizou-se uma projeção da fecundidade realizada, para 2020, tendo essa projeção sido comparada com os resultados da fecundidade desejada e da fecundidade final esperada obtidos pelo IFEC2013; Statistical modeling of fertility Abstract: The decline in fertility is an emerging problem in Portugal. There has never been as few births in Portugal as today, and our country currently has one of the lowest levels of fertility in Europe and the world. This dissertation had as its main objective to statistically model the realized fertility based on the data of the Fertility Survey 2013 (IFEC2013). For this the regression models of Poisson, Ordinal, Inflated Zeros, Hurdle and Bayesian were adjusted to the data, to evaluate the most appropriate approach. The Poisson model proved to be the most parsimonious. In this model, the sex, age, number of individuals in the household, schooling, age at which the parent household was left, the presence of stepchildren and the existence of first conjugality are determining factors for an increase in fertility. A projection of the realized fertility was realized for 2020, and this projection was compared with the results of the desired fertility and expected final fertility obtained by IFEC2013.
URI: http://hdl.handle.net/10174/21233
Type: masterThesis
Appears in Collections:BIB - Formação Avançada - Teses de Mestrado

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