Mostrar el registro sencillo del ítem
Presença de dados missing em modelos de regressão logística
dc.contributor.author | Ferreira, Natália Manduca | |
dc.date.accessioned | 2016-06-02T20:06:02Z | |
dc.date.available | 2009-07-14 | |
dc.date.available | 2016-06-02T20:06:02Z | |
dc.date.issued | 2008-09-05 | |
dc.identifier.citation | FERREIRA, Natália Manduca. Presença de dados missing em modelos de regressão logística. 2008. 104 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2008. | por |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4526 | |
dc.description.abstract | In this work we present a detailed study of the logistic regression model with missing data in the independent variables. Several techniques are considered such as Complete Case, Mean Imputation and Corrected Complete Case. We present a new estimator, denoted EMVGM, given by the combination between the Complete Case estimator and the ML-estimator with the use of Gaussian quadrature. A simulation study is carried out to evaluate the performance of the ML-estimators obtained in each technique above mentioned. In general, the alternative estimador, EMVGM, presents a better performance taking into account the variance, the bias and the mean quadratic error. | eng |
dc.format | application/pdf | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Regressão logística | por |
dc.subject | Ausência de dados (Estatística) | por |
dc.subject | Estimadores | por |
dc.title | Presença de dados missing em modelos de regressão logística | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Diniz, Carlos Alberto Ribeiro | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781846J4&dataRevisao=null | por |
dc.description.resumo | Neste trabalho apresentamos um estudo detalhado do modelo de regressão logística na presença de valores missing nas covariáveis considerando as técnicas Caso Completo, Imputação pela Média e Caso Completo Corrigido. Um novo método, denotado EMVGM, dado pela combinação entre os estimadores de Caso Completo e os estimadores obtidos via Máxima Verossimilhança com uso da Quadratura Gaussiana, é sugerido. No desenvolvimento do estudo são realizadas simulações para a verificação do desempenho dos estimadores de máxima verossimilhança obtidos em cada técnica citada acima. A avaliação mostra que a qualidade dos parâmetros estimados obtidos por meio de cada técnica varia de acordo com o tamanho da amostra e com o número de dados missing e que, em geral, o estimador sugerido, EMVGM, apresenta os melhores estimadores levando em conta as métricas variância estimada, vício estimado e erro quadrático médio estimado. | por |
dc.publisher.country | BR | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2557890621383548 | por |