Testes Estatísticos Em Regressão Logística Sob A Condição De Separabilidade – André Oliveira Souza

Testes Estatísticos Em Regressão Logística Sob A Condição De Separabilidade – André Oliveira Souza
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Resumo:

A regressão logística é o método estatístico usual de análise utilizado quando o objetivo é verificar a relação entre uma variável resposta dicotômica e variáveis explicativas de interesse. Usualmente, os parâmetros deste modelo são estimados pelo método de máxima verossimilhança genuína, e testes sobre estes parâmetros são construídos considerando as distribuições aproximadas dos estimadores. Isto significa que amostras grandes tornam-se necessárias para obter resultados mais confiáveis. Em estudos envolvendo dados binários, é frequente a presença de uma variável resposta cujo sucesso é pouco provável, ou seja, tem-se um evento raro, o que pode gerar uma amostra de dados esparsos. Nestes casos, diz-se que os dados podem estar sob a condição de separabilidade, e esta situação está frequentemente associada à presença de uma covariável categórica, podendo os estimadores de máxima verossimilhança, para pelo menos um parâmetro, não existir. Na situação de separabilidade recomenda-se utilizar o método de máxima verossimilhança penalizada proposto por Firth (1993). O objetivo principal deste trabalho foi verificar por meio de simulação Monte Carlo os poderes dos testes da razão de verossimilhanças (TRV) e de Wald obtido via máxima verossimilhança penalizada na condição de separabilidade. A metodologia apresentada neste trabalho foi aplicada a dois conjuntos de dados reais. A simulação Monte Carlo com uma variável explicativa no modelo possibilitou obter indicativos que o TRV tem maior poder que o teste de Wald.

Detalhes:

  • Categoria: Teses e dissertações
  • Instituição: UFV/ESTATÍSTICA APLICADA E BIOMETRIA
  • Área de Conhecimento: AGRONOMIA
  • Nível: Mestrado
  • Ano da Tese: 2010
  • Tamanho: 1.24 MB
  • Fonte: Portal Domínio Público

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