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Imputação de Observações Faltantes em Dados de ÁreaAna Carolina Carioca da CostaUniversidade Federal do Rio de JaneiroRenata Souza BuenoUniversidade Federal do Rio de JaneiroAlexandra Mello SchmidtUniversidade Federal do Rio de JaneiroA análise da variação geográfica de eventos relacionados à saúde é útil na formulação e va-lidação dehipóteses etiológicas. Uma ferramenta utilizada para tal análise é o mapeamento de doenças, que visaelucidar a distribuição geográfica de índices subjacentes e identificar áreas com altos ou baixos índices.Quando a doença é não-contagiosa, os dados referentes ao número de casos em cada área são assumidosindependentes e seguem uma distribuição Poisson. Para contornar o problema de sobredispersão econsiderar padrões espaciais, uma componente representando o efeito espacial é adicionada à média dadistribuição. A região de estudo é dividida em subregiões e cada observação representa o total de casosna subregião. O que acontece na prática é que existem locais onde os dados não foram observados, sendoassim considerados faltantes. Para mapear uma determinada doença é de extrema importância inferirtais dados. Este trabalho propõe um exercício de simulação e quatro modelos para o mapeamento dedoenças. A inferência é feita sob o enfoque bayesiano e o objetivo é verificar se o uso de diferentes priorispara a matriz de covariâncias da componente espacial do modelo altera a previsão dos valores faltantes.73