Técnicas de diagnóstico aplicadas ao modelo de regressão logística
dc.contributor.advisor | Nunes, Luciana Neves | pt_BR |
dc.contributor.author | Agranonik, Marilyn | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2015-10-30T02:39:29Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2005 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/128182 | pt_BR |
dc.description.abstract | A análise de regressão logística está cada vez mais presente nos artigos científicos, principalmente nos relacionados à área médica. Por se tratar de uma análise que tem por objetivo principal encontrar fatores de risco para um desfecho de interesse, faz-se necessário que o modelo esteja bem ajustado. Um modelo pode ser avaliado através de medidas de qualidade de ajuste e técnicas que identifiquem a influência das observações. Para verificar se há alguma observação extrema que cause modificações substancias nas estimativas do modelo é importante realizar a análise de diagnóstico. As técnicas de diagnóstico para modelos de regressão logística foram implementadas por Pregibon (1981) e são bastante semelhantes às técnicas de diagnóstico da regressão linear. No presente trabalho serão apresentadas algumas das técnicas mais importantes para o diagnóstico do modelo de regressão logística. Algumas dessas técnicas usam resíduos calculados a partir do modelo ajustado e identificam através de gráficos os pontos atípicos. Outras medidas de diagnóstico utilizadas nesse trabalho foram: a distância de Cook, DFBETAS, e DFFITTS que trabalham com a exclusão da observação em estudo para avaliar seu impacto nas estimativas da regressão. Para ilustrar o uso dessas técnicas foi utilizado um banco de dados reais, sendo ajustado um modelo de regressão logística para avaliar fatores de risco para sobrepeso ou obesidade. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Análise de regressão | pt_BR |
dc.title | Técnicas de diagnóstico aplicadas ao modelo de regressão logística | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 000522716 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Instituto de Matemática | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2005 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Estatística: Bacharelado | pt_BR |
dc.degree.level | graduação | pt_BR |
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TCC Estatística (274)