Modelo de regressão para dados binários com mistura de funções de ligação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Eugenio, Nicholas Wagner
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSCAR
Texto Completo: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9068
Resumo: A regression model for binary data with mixture of four link functions (logit, probit, complementary log log and Stukel) is shown and these functions are particular cases of the model. The frequentist estimation procedure is exposed and, by simulation studies, it is notable that, comparing with other models, the link function proposed presents a better performance in proportions’ estimations, while for predctions they are all equal. Its flexibility in being both a symmetric or an assymmetric link function is corroborated on the real data analisys results, as the simulations. Furthermore, it is shown a case where the mixture associates total weight for a link function because it is no possible to improve the results by mixing other functions.
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Its flexibility in being both a symmetric or an assymmetric link function is corroborated on the real data analisys results, as the simulations. Furthermore, it is shown a case where the mixture associates total weight for a link function because it is no possible to improve the results by mixing other functions.Apresenta-se um modelo de regressão para dados binários com mistura de quatro funções de ligação (logit, probit, complementar log-log e Stukel) que também são seus casos particulares. Os procedimentos de estimação frequentista são expostos e, através de estudos de simulações, mostra-se que, em relação a outros modelos, a função de ligação proposta apresenta melhor desempenho nas estimações de proporções, ao passo que para previsões é igual às demais. Sua flexibilidade em poder ser tanto uma função de ligação simétrica quanto assimétrica é corroborada pelo resultados das análises de três bancos de dados reais, bem como pelas simulações. Mostra-se ainda um caso em que, por não conseguir obter melhores resultados com as combinações de ligações, a mistura associa peso total a um de seus componentes.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEsUFSCarMisturaRegressãoDados bináriosLigação assimétricaModelo assimétricoMixtureRegressionBinary dataAssymmetric linkAssymetric modelCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICAModelo de regressão para dados binários com mistura de funções de ligaçãoRegression model with mixture of link functions for binary datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisOnline600600a49cbe29-84b3-4171-a9ab-f2231d498dcainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissNWE.pdfDissNWE.pdfapplication/pdf1026071https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9068/1/DissNWE.pdff864f8b3841ec4e6496ee38d7961a585MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81957https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9068/2/license.txtae0398b6f8b235e40ad82cba6c50031dMD52TEXTDissNWE.pdf.txtDissNWE.pdf.txtExtracted texttext/plain107053https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9068/3/DissNWE.pdf.txta18b4ab37658503bb409b56b8bd0ce65MD53THUMBNAILDissNWE.pdf.jpgDissNWE.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5114https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9068/4/DissNWE.pdf.jpgfa63eb44e96323ff47996a109f551adaMD54ufscar/90682023-09-18 18:31:25.989oai:repositorio.ufscar.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:25Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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