Análise de componentes principais aplicada à estimação de parâmetros no modelo de regressão logística quadrático

• Autor(a) principal: Andruski-Guimarães,I.
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: TEMA (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional. Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2179-84512013000100006
• topic: Regressão logística politômica; regressão logística quadrática; análise de componentes principais

A maioria dos estudos sobre o modelo de regressão logística politômica considera apenas o modelo com funções discriminantes lineares. Entretanto, funções discriminantes quadráticas podem ser de grande utilidade, além de apresentar melhores resultados. Porém, o modelo logístico quadrático envolve a estimação de um grande número de parâmetros desconhecidos, o que pode exigir um grande esforço computacional. Neste trabalho utiliza-se um conjunto de componentes principais das variáveis explanatórias a fim de reduzir as dimensões do modelo a ser estimado, com variáveis explanatórias contínuas, bem como os custos computacionais para a estimação de parâmetros na regressão logística quadrática politômica, sem perda de eficiência. Simulações com dois conjuntos de dados mostram que o modelo de regressão logística quadrático, com componentes principais, é compu-tacionalmente viável, podendo produzir resultados melhores que aqueles obtidos pelo modelo de regressão logística clássico, em termos de taxas de classificações corretamente efetuadas.