Centro de Documentação da PJ
Monografia
 CD290 |
Metodologia de estimativa da idade à morte pela clavícula [Documento electrónico] : uma abordagem Bayesiana / Ricardo Filipe Mendes Belo Vicente.- Coimbra : [s.n.], 2012.- 1 CD-ROM ; 12 cm
Dissertação apresentada à Faculdade de Medicina da Universidade de Coimbra para obtenção do grau de Mestre em Medicina Legal e Ciências Forenses tendo como orientadora Eugénia Cunha e co-orientadores Paulo Oliveira e Duarte Nuno Vieira. Ficheiro de 3,23 MB em formato PDF (126 p.).
ANTROPOLOGIA FORENSE, EXAME MÉDICO-LEGAL, IDENTIFICAÇÃO BIOLÓGICA, TESE, PORTUGAL
Resumo. Abstract. Capítulo 1 – Introdução. 1.1 – História da estimativa da idade à morte. 1.2 – O interesse da estimativa da idade à morte. 1.3 – Metodologias de estimativa de idade à morte. 1.4 – Fontes de erro na estimativa da idade à morte. 1.5 – Revisão da literatura: Metodologias de estimativa da idade à morte pela clavícula. 1.6 – Objectivos. Capítulo 2 – A Estatística e a Antropologia Forense. 2.1 – A Importância da estatística nas Ciências Forenses e na estimativa da idade à morte. 2.2 – Evolução matemática dos métodos estatísticos. 2.2.1 – Regressão Linear. 2.2.2 – Calibração Clássica. 2.2.3 – Abordagem Bayesiana. 2.2.3.1 – Estimação pelo método dos núcleos. Capítulo 3 – Amostra. Capítulo 4 – Metodologia. 4.1 – Procedimentos de recolha dos dados. 4.2 – Análise de Clusters. 4.3 – Medidas de avaliação dos erros e qualidade dos modelos. 4.4 – Reamostragem por Jacknife. 4.5 – Descrição da metodologia estatística utilizada para a criação dos modelos. 4.5.1 – Regressão linear e calibração clássica. 4.5.2 – Versão discreta do Teorema de Bayes. 4.5.3 – Modelos criados com o método de Regularização local sem e com distribuição marginal conhecida. Capítulo 5 – Resultados. 5.1 – Modelo de Regressão Linear. 5.2 – Modelo de Calibração Clássica. 5.3 – Versão Discreta do Modelo Bayesiano. 5.4 – Modelo 1 (Regularização local sem distribuição marginal conhecida). 5.5 – Modelo 2 (Regularização local com distribuição marginal conhecida). 5.6 – Modelo com amostra reduzida (Regularização local com distribuição marginal conhecida). 5.7 – Resumo e comparação de todos os modelos e respectivas medidas de erro. Capítulo 6 – Discussão. Capítulo 7 – Considerações finais. Capítulo 8 – Aplicação prática dos Modelos. Bibliografia.