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Regressão logística com erro de medida: comparação de métodos de estimação

Rodrigues, Agatha Sacramento

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística 2013-06-27

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Regressão logística com erro de medida: comparação de métodos de estimação
  • Autor: Rodrigues, Agatha Sacramento
  • Orientador: Ferrari, Silvia Lopes de Paula
  • Assuntos: Calibração Da Regressão; Modelos Com Erro De Medida; Modelo De Regressão Logística; Medidas De Desempenho Na Predição; Estimação Por Máxima Pseudoverossimilhança; Simex; Measurement Error Models; Maximum Pseudo-Likelihood Estimation; Logistic Regression Model; Predictive Measures; Regression Calibration Estimation; Simex Estimation
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Neste trabalho estudamos o modelo de regressão logística com erro de medida nas covariáveis. Abordamos as metodologias de estimação de máxima pseudoverossimilhança pelo algoritmo EM-Monte Carlo, calibração da regressão, SIMEX e naïve (ingênuo), método este que ignora o erro de medida. Comparamos os métodos em relação à estimação, através do viés e da raiz do erro quadrático médio, e em relação à predição de novas observações, através das medidas de desempenho sensibilidade, especificidade, verdadeiro preditivo positivo, verdadeiro preditivo negativo, acurácia e estatística de Kolmogorov-Smirnov. Os estudos de simulação evidenciam o melhor desempenho do método de máxima pseudoverossimilhança na estimação. Para as medidas de desempenho na predição não há diferença entre os métodos de estimação. Por fim, utilizamos nossos resultados em dois conjuntos de dados reais de diferentes áreas: área médica, cujo objetivo está na estimação da razão de chances, e área financeira, cujo intuito é a predição de novas observações.
  • DOI: 10.11606/D.45.2013.tde-23082013-172348
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística
  • Data de criação/publicação: 2013-06-27
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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