Comparação de medidas de avaliação do poder preditivo em modelos com resposta binária

Página do item simplificado
dc.contributor.advisor1Pereira, Gustavo Henrique de Araujo
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4536501674241631por
dc.contributor.authorAlmeida, Claudio Henrique Leão de
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/4118501720281480por
dc.date.accessioned2021-03-18T15:11:33Z
dc.date.available2021-03-18T15:11:33Z
dc.date.issued2020-12-14
dc.description.abstractNot availablepor
dc.description.resumoOs Modelos Lineares Gereralizados (MLGs) foram propostos por Nelder e Wedderburn (1972) como uma extensão do modelo de regressão linear múltipla. Neste trabalho, utilizamos um caso particular dos MLGs, que é a Regressão Logística, empregada quando a variável resposta é binária. Nesse modelo frequentemente tem-se o interesse em saber se as observações estão sendo classificadas corretamente e se novas observações também serão classificadas perfeitamente, ou seja, saber o poder de predição dos modelos. Para isso, foram criadas medidas que verificam o desempenho desses modelos quanto a classificação das observações. Nesta monografia comparamos três dessas medidas: a área sob a curva ROC, a estatística KS e a medida H. Essa comparação foi feita a partir de estudos de simulação e também em bancos de dados reais, através de cálculos de algumas proporções e da construção de alguns boxplots. A principal conclusão que obtemos neste trabalho é que, para quando os coeficientes de regressão são pequenos (em torno do valor 1), o coeficiente de Gini apresenta melhor performance que as demais medidas na avaliação do poder preditivo de modelos de regressão para resposta binária. Já quando o ajuste de regressão apresenta coeficientes com altos valores (em torno do valor 3), a medida H também torna-se um medida com performance compatível ao coeficiente de Gini.por
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.identifier.citationALMEIDA, Claudio Henrique Leão de. Comparação de medidas de avaliação do poder preditivo em modelos com resposta binária. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/13995.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/13995
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.publisher.addressCampus São Carlospor
dc.publisher.courseEstatística - Espor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.rightsCC0 1.0 Universal*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.subjectÁrea sob a curva ROC, estatística KS, medida H, modelos lineares generalizados, regressão logísticapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAOpor
dc.titleComparação de medidas de avaliação do poder preditivo em modelos com resposta bináriapor
dc.title.alternativeComparison of prefomance measuses in binary regression modelspor
dc.typeTCCpor

Arquivos

Pacote Original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
Relatório TG - Claudio.pdf
Tamanho:
744.99 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar

Coleções

TCC