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Este trabalho teve como objetivo a abordagem do uso dos modelos lineares e modelos lineares mistos para a análise de dados com medidas que se repetem ao longo do tempo. Para isso, verificou-se quais variáveis seriam consideradas como fixas e quais seriam aleatórias e assim definir um modelo geral para descrever os dados observados. Para escolher o modelo que se ajustou melhor, foi utilizado os critérios de informação Bayesiano (BIC) e o critério de informação de Akaike (AIC), bem como o valor máximo da função de verossimilhança (MV). Este trabalho usou dados de velocidade do transporte mucociliar do Laboratório Experimental de Poluição Atmosférica da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, sendo que os resultados foram obtidos pelo programa estatístico R.

Modelo Linear Misto; Velocidade; Medidas Repetidas