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Técnicas de diagnóstico aplicadas ao modelo de regressão logística

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Técnicas de diagnóstico aplicadas ao modelo de regressão logística

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Título Técnicas de diagnóstico aplicadas ao modelo de regressão logística
Autor Agranonik, Marilyn
Orientador Nunes, Luciana Neves
Data 2005
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Matemática. Curso de Estatística: Bacharelado.
Assunto Analise de regressao
Resumo 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.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/128182
Arquivos Descrição Formato
000522716.pdf (6.986Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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