Regressão logística multinível com Estimação de Equações Generalizadas (GEE) : uma aplicação em dados odontológicos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Ludmilla Lorrany Mattos
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/20522
http://dx.doi.org/10.26512/2017.TCC.20522
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.
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A estimação de equações generalizadas (Generalized Estimating Equations - GEE) é uma técnica capaz de estimar a matriz de correlação intra-indivíduos e assim, produz estimativas não enviesadas para os parâmetros dos modelos de regressão generalizados (Generalized Regression Models - GLM). Neste trabalho foi realizado um estudo com crianças diagnosticadas com a doença Hipomineralização Molar Incisivo. Foi investigada a associação entre a prevalência de dentes quebrados e a presença de opacidades de coloração escura no esmalte. A análise foi realizada utilizando um modelo logístico multinível com estimação de equações generalizadas. Os resultados obtidos revelam que no nível intra-divíduo, dentes de coloração escura são 7,74 vezes mais suscetíveis a sofrerem fratura, confirmando as expectativas dos especialistas.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-08-09T12:57:30Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_LudmillaLorranyMattosSilva_tcc.pdf: 453898 bytes, checksum: c4637b98e110890a93c22f57d4d4d0af (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-08-09T12:57:56Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_LudmillaLorranyMattosSilva_tcc.pdf: 453898 bytes, checksum: c4637b98e110890a93c22f57d4d4d0af (MD5)Made available in DSpace on 2018-08-09T12:57:56Z (GMT). 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