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Aplicação de classificadores Bayesianos e regressão logística na análise de desempenho dos alunos de graduação

Aplicação de classificadores Bayesianos e regressão logística na análise de desempenho dos alunos de graduação

Além desses três classificadores descritos, foi desenvolvido um classificador Naïve Bayes, denominado Naïve Bayes Reg.Log., a partir das 14 variáveis previsoras selecionadas no modelo de regressão logística binária. O comparativo da Tabela 23 entre os índices ROC, TAB, TAM e TAT do classificador Naïve Bayes e do Naïve Bayes Reg.Log. mostra que eles possuem diferenças pouco significativas. Tanto na base de desenvolvimento quanto na base de validação os índices ROC, TAB e TAT praticamente não apresentam diferença significativa. Apenas o TAM na base de validação apresenta uma variação maior a favor do classificador Naïve Bayes da Figura 17. Com isso não se pode afirmar que o critério de seleção de variáveis gerou um classificador melhor ou pior, porque ambos apresentam baixa capacidade de discriminação e taxas de acerto semelhantes.
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Análise de regressão logística na combinação de métodos propedêuticos no diagnóstico do glaucoma.

Análise de regressão logística na combinação de métodos propedêuticos no diagnóstico do glaucoma.

Métodos: Sessenta glaucomatosos e 60 pacientes normais foram submetidos a exames de HRT II, GDx, SWAP e FDT. HRT foi considerado alterado quando pelo menos uma região do anel neurorretiniano esteve fora dos limites da normalidade, conforme a análise de regressão de Moorfields. GDx alterado foi definido quando pelo menos um índice foi considerado pelo programa do equipamento como fora dos limites normais, excluindo-se o índice simetria, ou ainda quando no gráfico “the deviation from normal graph” apareceu um quadrante com significância abaixo de 5%. O FDT foi considerado anormal quando pelo menos uma região testada apresentou-se com defeito severo ou com a presença de dois defeitos moderados contíguos. Para o SWAP foram adotados os critérios de anormalidade propostos por Anderson. Análise de regressão logística foi realizada.
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Métodos de estimação em regressão logística com efeito aleatório: aplicação em germinação de sementes

Métodos de estimação em regressão logística com efeito aleatório: aplicação em germinação de sementes

Para investigar a ocorrência de Ascaris suum (lombriga) em porcos, amostras de fezes foram retiradas de 1016 porcos de abate e fêmeas na Dinamarca. Dois tipos diferentes de pocilgas foram incluídas no estudo, a convencional e a chamada de SPF. Os dados parciais obtidos a partir de 72 pocilgas convencionais e 36 SPF encontram-se em Larsen et al. (2000). O objetivo foi investigar se os porcos em pocilgas SPF têm um menor risco de serem infectados do que os porcos em pocilgas convencionais e, em caso afirmativo, quantificar esta diferença. Supôs-se que cada pocilga tem seu próprio nível de infecção. Para modelar esta heterogeneidade entre as pocilgas, foi utilizada a regressão logística com efeito aleatório como em (3.1), onde é uma matriz de dimensão , com elemento , se o -ésimo porco pertence à pocilga tipo
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Testes estatísticos em regressão logística sob a condição de separabilidade

Testes estatísticos em regressão logística sob a condição de separabilidade

A estimação dos parâmetros no caso do modelo de regressão logística, geralmente é realizada utilizando o método de máxima verossimilhança. No entanto, Albert e Anderson (1984) provaram que quando um conjunto de dados está nas categorias de separação completa ou quase-completa, a função de verossimilhança genuína (Figura 2.2 b) do modelo logístico é monótona e, portanto, por este método obtêm-se estimativas infinitas. Desta forma, torna-se importante encontrar um procedimento eficiente para a estimação destes parâmetros.

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Usando redes neurais artificiais e regressão logística na predição da Hepatite A.

Usando redes neurais artificiais e regressão logística na predição da Hepatite A.

Este trabalho desenvolve um sistema para predição da soroprevalência da Hepatite A. Para isto, são considerados os modelos de regressão de logística e redes neurais artifi- ciais. O desempenho de tais modelos é me- dido através da taxa de classificação incor- reta em uma amostra do município de Du- que de Caxias, Rio de Janeiro, que possui elevada prevalência da doença. Resultados mostram que o modelo neural, aplicado so- bre a informação relevante extraída do mo- delo de regressão logística, apresenta um bom desempenho, alcançando uma eficiên- cia de classificação geral acima de 88%.
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Lógica fuzzy e regressão logística na decisão para prática de cintilografia das paratiróides.

Lógica fuzzy e regressão logística na decisão para prática de cintilografia das paratiróides.

Nessas abordagens univariadas os desempe- nhos são menores com vantagem estatistica- mente significante para o Ca (p=0,014). A curva ROC para os valores de cálcio tem área de 0,859 (IC 95%: 0,808-0,911) e para os valores de PTH, 0,742 (IC 95%: 0,667-0,818). Comparando-se as áreas destas curvas ROC com as dos modelos testados, o modelo fuzzy supera tanto o Ca quanto o PTH quando con- siderados isoladamente (p=0,023 e p=0,001, respectivamente). O modelo logístico, em- bora supere o PTH (p=0,01), tem desempe- nho semelhante ao do Ca isoladamente (p=0,13), de forma coerente com os resulta- dos da regressão logística, que sugeriu só esta variável como significante. Como corolário, para a tomada de decisão, o modelo de regressão logística resulta semelhante à simplesmente consultar os valo- res de Ca dos pacientes.
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Aplicação do modelo de regressão logística num estudo de mercado

Aplicação do modelo de regressão logística num estudo de mercado

Os modelos de regressão constituem uma das ferramentas estatísticas mais importantes na análise estatística de dados quando se pretende modelar relações entre variáveis. O principal objetivo destes modelos é explorar a relação entre uma ou mais variáveis explicativas (ou independentes) e uma variável resposta (ou dependente). Um dos casos particulares dos modelos lineares generalizados são os modelos onde a variável resposta apresenta apenas duas categorias ou que de alguma forma foi dicotomizada assumindo valores 0 ou 1 sendo o modelo de regressão logística o mais popular desses modelos.
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Atualização dinâmica de modelo de regressão logística binária para detecção de fraudes...

Atualização dinâmica de modelo de regressão logística binária para detecção de fraudes...

Os autores também compararam a performance do DMA com outros 521 modelos es- táticos. Cada modelo estático incluiu variáveis indicadoras por ano. Usando Brier score, que mede a acurácia da probabilidade da predição, foi encontrado o valor de 0,14 com uso de DMA e o melhor modelo de regressão estático. No entanto, o modelo estático previu um elevado número de respostas zero, levando a uma baixa sensibilidade de pontuação. A sensibilidade de pontuação para o DMA foi 0,12 frente a 0,02 para o melhor modelo estático. Em conclusão, o método DMA forneceu informações para o tratamento de apendicite que não estavam claras com métodos de regressão logística estática, mesmo quando a variável ano foi considerada como uma covariável. As análises podem ser feitas online e as estimativas atualizadas ao passo que dados adicionais são disponibilizados. Essa característica torna o método aplicável a outras situações em que dados podem ser coletados e processados sequencialmente ou quando o armazenamento de dados é pouco atraente, como é muitas vezes o caso de registros médicos.
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Modelos de regressão logística clássica, Bayesiana e redes neurais para Credit Scoring

Modelos de regressão logística clássica, Bayesiana e redes neurais para Credit Scoring

Este trabalho apresenta três técnicas para a classificação de inadimplência em modelos de Credit Score, Regressão Logística Clássica, Regressão Logística Bayesiana com priori não informativa e Redes Neurais Artificiais com algumas diferentes arquiteturas. O objetivo principal do trabalho é comparar o desempenho destas técnicas na identificação de clientes inadimplentes. Para isto, Foram utilizadas quatro métricas para a comparação dos modelos: Capacidade Preditiva, Curva ROC, Estatística de Kolmogorov Smirnov e a Capacidade de Acerto dos modelos. Dois bancos de dados foram utilizados, um banco artificial e um banco real. O banco de dados artificial foi construído baseado em um artigo de Breiman que gera as variáveis explicativas a partir de uma distribuição normal multivariada e o banco de dados real utilizado trata-se de um problema de Credit Score de uma instituição financeira que atua no mercado varejista brasileiro há mais de vinte anos.
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Evasão de uma unisidade particular: um estudo de caso utilizando o método de regressão logística

Evasão de uma unisidade particular: um estudo de caso utilizando o método de regressão logística

Este trabalho tem o objetivo de desenvolver um estudo de caso sobre o fenômeno da evasão no ensino superior de uma universidade em particular. No âmbito internacional, a evasão no ensino superior tem sido bastante discutida. No Brasil, esta temática vem sendo objeto de estudo científico desde a década de 80, e em média verificamos uma grande quantidade de estudos particularizados. A partir dos dados obtidos junto a uma Instituição de Ensino Superior, a Universidade de Fortaleza – Unifor, situada na cidade de Fortaleza - Ceará, esta dissertação propôs estudar o fato do aluno evadir ou não o seu curso de graduação. O método utilizado para o desenvolvimento do trabalho foi uma coleta de dados proveniente do sistema acadêmico e questionário sócio-econômico, no qual configurados em uma planilha matriz foi possível diagnosticar o fenômeno da evasão. Este trabalho desenvolveu e aplicou uma metodologia baseada no modelo de regressão logística com o intuito de observar a evasão no ensino superior e o período estudado foi 1994.2 até 2004.1. O resultado encontrado nos revelou que a variável dummy evasão está diretamente relacionada as variáveis independente sexo, estado civil, escolaridade do aluno, remuneração do aluno e os centros dos cursos de graduação. Entretanto, as variáveis sexo e renda do aluno foram as estatisticamente mais significativas no processo de decisão do aluno evadir ou não. Para reduzir a evasão, a universidade deverá implantar um sistema que possa avaliar a satisfação do aluno em relação à universidade como, também, buscar identificar quais são as maiores dificuldades encontradas pelos alunos a fim de reduzir a evasão dos mesmos.
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Razões de proporções e uso do método delta para intervalos de confiança em regressão logística.

Razões de proporções e uso do método delta para intervalos de confiança em regressão logística.

A regressão logística tem a sua aplicação mais imediata para a estimativa de ORs. Isso se deve ao fato de que com o antilogaritmo do coeficiente de regressão (e ) de uma variável independente obtém- se uma estimativa não viesada da OR para a associa- ção entre essa variável e a dependente. Assim, para a associação entre uma variável dependente D e uma variável independente E, considerando-se todas as variáveis como dicotômicas e definidas como de de- senho, “dummy variables”, com a seguinte codifica- ção: presença do fator=1 e ausência do fator=0, o modelo para o logito da probabilidade de ter o efeito D (D = 1) dada a exposição E (E = 1), na ausência de interação, com erro aleatório e, pode ser escrito como logito [Pr(D = 1)] = 0 + 1 E + e (1) onde logito [Pr(D = 1)] = 1n
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Obtenção de patentes na indústria do Estado de São Paulo: uma análise utilizando regressão logística.

Obtenção de patentes na indústria do Estado de São Paulo: uma análise utilizando regressão logística.

Este artigo tem como proposta central analisar as variáveis de influência na obtenção de patentes da indústria paulista, utilizando, para isto, dados da Pesquisa de Atividade Econômica Paulista (PAEP), realizada pela Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados (SEADE), considerando o período de 1999 a 2001. Trata-se de uma pesquisa com abordagem quantitativa, de caráter descritivo e explicativo, na qual foi utilizada a técnica de regressão logística. Os resultados encontrados mostram a orientação exportadora, a origem do capital controlador, a origem principal de receita (bens ou serviços), o fator relacionado aos investimentos em pesquisa e desenvolvimento (P&D), a presença de laboratório ou departamento de P&D, a cooperação em P&D e as fontes de informação para atividades inovativas são variáveis significativas de influência na probabilidade de obtenção de patentes por parte das empresas industriais paulistas.
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Regressão logística ordinal em estudos epidemiológicos.

Regressão logística ordinal em estudos epidemiológicos.

Assim como em qualquer tipo de análise de regressão, é importante avaliar a qualidade do ajuste dos modelos de regressão logística ordinal, pois a falta de ajuste pode, por exemplo, levar a viés de estimação de efeitos. A avaliação do ajuste pode detectar: covariáveis impor- tantes; interações omitidas; casos em que a função de ligação (logito) não foi apropriada; casos em que a forma funcional da modelagem das covariáveis não está correta; e, fi nalmente, casos em que a suposição de odds proporcional foi violada. 4

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Um modelo de previsão de solvência utilizando regressão logística.

Um modelo de previsão de solvência utilizando regressão logística.

Hair et al. (1998) e Garson (2000), ao descreverem as principais características e suposições da regressão logística, afirmam que a medida de Wald é a mais indicada para se aferir a contribuição para o resultado de cada variável independente, exceto para situações em que os coeficientes sejam extremamente altos. Nesses casos, recomendam como um método alternativo para assegurar a importância relativa de cada variável independente, a utilização da medida ´R´, que é uma função de Wald statistic e o número do grau de liberdade da variável. Neste estudo, as duas medidas apresentaram a mesma ordem de grandeza, ao definir a contribuição de cada variável. De acordo com este ranking as variáveis da equação são analisadas a seguir.
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Ponderação de modelos com aplicação em regressão logística binária.

Ponderação de modelos com aplicação em regressão logística binária.

O objetivo deste trabalho é estudar o comportamento do estimador ponderado, tanto na abordagem clássica como na bayesiana, em situações que consideram o uso de regressão logística binária, com enfoque na estimação da predição. O método de seleção de modelos Stepwise será considerado como forma de comparação da capacidade preditiva em relação ao método de ponderação de modelos. O motivo da escolha do modelo de regressão logística binária é devido à sua vasta aplicação, como por exemplo, no ramo …nanceiro para determinação de concessão de crédito e no ramo biológico. O desenvolvimento da abordagem bayesiana foi obtido a partir do desenvolvimento de trabalhos similares na área de análise de sobrevivência e pesquisa social, ver Volinsky et. al. (1997) e Raftery (1995). A maior di…culdade encontrada na aplicação dessas abordagens é o esforço computacional requerido. Conjuntos de dados com muitas covariáveis fazem com que o número total de modelos a serem ajustados seja muito grande implicando, muitas vezes, na inviabilização do método apesar do ganho na capacidade preditiva.
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Regressão logística com resposta contínua

Regressão logística com resposta contínua

3.12 Riscos m´edios previstos e erros padr˜ao estimados ( EP d ) pelo modelo log´ıstico com resposta cont´ınua, para dias com Temperatura > 17 o C e Umidade > 75% 31. 3.13 Propor¸c[r]

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Utilização de regressão logística simples na verificação da qualidade do ar atmosférico de Uberlândia.

Utilização de regressão logística simples na verificação da qualidade do ar atmosférico de Uberlândia.

Analisando a equação logística, tem-se que, para um fluxo de 4.000 veículos por dia no cruzamento das avenidas João Pinheiro com João Naves de Ávila, a probabilidade de boa qualidade do ar é de 74% e para fluxo de 20.000 veículos tem-se 36,5% de probabilidade, fato este que pode estar relacionado com a melhor qualidade do ar nos finais de semana. Este resultado explica a melhor qualidade do ar no fim de semana, no qual a movimentação de veículos é menos intensa.

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Teste de diagnóstico baseado em análise de regressão logística

Teste de diagnóstico baseado em análise de regressão logística

Utilizar o modelo de regress˜ao log´ıstica para verificar a rela¸c˜ao entre pr´e-eclˆampsia e vari´aveis preditivas suspeitas de serem fatores de risco para sua ocorrˆencia.. 1.2.2 Objet[r]

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Presença de dados missing em modelos de regressão logística

Presença de dados missing em modelos de regressão logística

Ap´os analisar os resultados obtidos na Simula¸c˜ao, podemos afirmar que, dentre os m´etodos: An´alise de Caso Completo (CC), Estimador de Caso Completo Corrigido (CCC), Imputa¸c˜ao pela[r]

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Fatores Associados à Evasao e Conclusao de Cursos de Graduação Presenciais na UFES

Fatores Associados à Evasao e Conclusao de Cursos de Graduação Presenciais na UFES

No que se refere ao modelo de regressão logística, inicialmente ajustou-se um modelo com todas as variáveis independentes e, a partir do método de seleção de variáveis Stepwise, foram encontradas as variáveis mais relevantes para explicar a forma de saída dos estudantes (formado ou evadido). No método Stepwise foi usado como critério de seleção o nível de 5% de significância associado ao Teste de Wald, tanto para exclusão quanto para inclusão de uma variável do modelo. Após 26 etapas, o método selecionou 11 variáveis. Sequencialmente, a análise do coeficiente de correlação linear de Pearson mostra que três correlações mostraram-se elevadas, o que pode indicar multicolinearidade. Para reduzir este problema, foi necessário excluir variáveis escolhendo uma entre as variáveis com elevadas correlações. Foram eliminadas mais quatro variáveis, resultando em um modelo com sete variáveis explicativas: “Cotista”, “Região de origem”, “Principal meio de comunicação utilizado para se manter informado sobre acontecimentos atuais”, “Participação em pesquisa”, “Participação em programas de assistência estudantil”, “Participação em estágio” e “Número de reprovações em disciplinas”.
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