Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias
Autor(a) principal: | |
---|---|
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/9322 |
Resumo: | Regression models for binary response variables are very common in several areas of knowledge. The most used model in these situations is the logistic regression model, which assumes that the logit of the probability of a certain event is a linear function of the predictors variables. When this assumption is not reasonable, it is common to make some changes in the model, such as: transformation of predictor variables and/or add quadratic or cubic terms to the model. The problem with this approach is that it hinders parameter interpretation, and in some areas it is fundamental to interpret the parameters. Thus, a common approach is to categorize the quantitative covariates. This work aims to propose two new classes of categorization methods for continuous variables in binary regression models. The first class of methods is univariate and seeks to maximize the association between the response variable and the categorized covariate using measures of association for qualitative variables. The second class of methods is multivariate and incorporates the predictor variables correlation structure through the joint categorization of all covariates. To evaluate the performance, we applied the proposed methods and four existing categorization methods in 3 credit scoring databases and in two simulated cenarios. The results in the real databases suggest that the proposed univariate class of categorization methods performs better than the existing methods when we compare the predictive power of the logistic regression model. The results in the simulated databases suggest that both proposed classes perform better than the existing methods. Regarding computational performance, the multivariate method is inferior and the univariate method is superior to the existing methods. |
id |
SCAR_60defd8de648531918ebc8a4b0b149f8 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/9322 |
network_acronym_str |
SCAR |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
repository_id_str |
4322 |
spelling |
Silva, Diego Mattozo Bernardes daPereira, Gustavo Henrique de Araujohttp://lattes.cnpq.br/4536501674241631http://lattes.cnpq.br/514813920050940311aed2f7-917f-4242-8458-c609caf5534e2018-01-29T18:14:39Z2018-01-29T18:14:39Z2017-06-13SILVA, Diego Mattozo Bernardes da. Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias. 2017. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2017. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9322.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9322Regression models for binary response variables are very common in several areas of knowledge. The most used model in these situations is the logistic regression model, which assumes that the logit of the probability of a certain event is a linear function of the predictors variables. When this assumption is not reasonable, it is common to make some changes in the model, such as: transformation of predictor variables and/or add quadratic or cubic terms to the model. The problem with this approach is that it hinders parameter interpretation, and in some areas it is fundamental to interpret the parameters. Thus, a common approach is to categorize the quantitative covariates. This work aims to propose two new classes of categorization methods for continuous variables in binary regression models. The first class of methods is univariate and seeks to maximize the association between the response variable and the categorized covariate using measures of association for qualitative variables. The second class of methods is multivariate and incorporates the predictor variables correlation structure through the joint categorization of all covariates. To evaluate the performance, we applied the proposed methods and four existing categorization methods in 3 credit scoring databases and in two simulated cenarios. The results in the real databases suggest that the proposed univariate class of categorization methods performs better than the existing methods when we compare the predictive power of the logistic regression model. The results in the simulated databases suggest that both proposed classes perform better than the existing methods. Regarding computational performance, the multivariate method is inferior and the univariate method is superior to the existing methods.Modelos de regressão para variáveis resposta binárias são muito comuns em diversas áreas do conhecimento. O modelo mais utilizado nessas situações é o modelo de regressão logística, que assume que o logito da probabilidade de ocorrência de um dos valores da variável resposta é uma função linear das variáveis preditoras. Quando essa suposição não é razoável, algumas possíveis alternativas são: realizar transformação das variáveis preditoras e/ou inserir termos quadráticos ou cúbicos no modelo. O problema dessa abordagem é que ela dificulta bastante a interpretação dos parâmetros do modelo e, em algumas áreas, é fundamental que eles sejam interpretáveis. Assim, uma abordagem muitas vezes utilizada é a categorização das variáveis preditoras quantitativas do modelo. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo propor duas novas classes de métodos de categorização de variáveis contínuas em modelos de regressão para variáveis resposta binárias. A primeira classe de métodos é univariada e busca maximizar a associação entre a variável resposta e a covariável categorizada utilizando medidas de associação para variáveis qualitativas. Já a classe de métodos multivariada tenta incorporar a estrutura de dependência entre as covariáveis do modelo através da categorização conjunta de todas as variáveis preditoras. Para avaliar o desempenho, aplicamos as classes de métodos propostas e quatro métodos de categorização existentes em 3 bases de dados relacionadas à área de risco de crédito e a dois cenários de dados simulados. Os resultados nas bases reais sugerem que a classe univariada proposta têm um desempenho superior aos métodos existentes quando comparamos o poder preditivo do modelo de regressão logística. Já os resultados nas bases de dados simuladas sugerem que ambas as classes propostas possuem um desempenho superior aos métodos existentes. Em relação ao desempenho computacional, o método multivariado mostrou-se inferior e o univariado é superior aos métodos existentes.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEsUFSCarRegressãoRisco de créditoCategorização de variáveis preditorasRegressionCredit scoringCategorization of predictor variablesCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICAMétodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis bináriasCategorization methods for predictor variables in binary regression modelsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisOnline600c46df921-489b-4fcd-b981-2bd7f0512e1ainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissDMBS.pdfDissDMBS.pdfapplication/pdf821487https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9322/1/DissDMBS.pdf497fc9b102478d03042a1c3d10a45c19MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81957https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9322/2/license.txtae0398b6f8b235e40ad82cba6c50031dMD52TEXTDissDMBS.pdf.txtDissDMBS.pdf.txtExtracted texttext/plain129541https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9322/3/DissDMBS.pdf.txte603a70297d125f0c9483725a47d0555MD53THUMBNAILDissDMBS.pdf.jpgDissDMBS.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5408https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9322/4/DissDMBS.pdf.jpgf9c71c1f2fa0ae39c1610d8c1d121133MD54ufscar/93222023-09-18 18:31:11.663oai:repositorio.ufscar.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:11Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias |
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv |
Categorization methods for predictor variables in binary regression models |
title |
Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias |
spellingShingle |
Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias Silva, Diego Mattozo Bernardes da Regressão Risco de crédito Categorização de variáveis preditoras Regression Credit scoring Categorization of predictor variables CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA |
title_short |
Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias |
title_full |
Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias |
title_fullStr |
Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias |
title_full_unstemmed |
Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias |
title_sort |
Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias |
author |
Silva, Diego Mattozo Bernardes da |
author_facet |
Silva, Diego Mattozo Bernardes da |
author_role |
author |
dc.contributor.authorlattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/5148139200509403 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Silva, Diego Mattozo Bernardes da |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Pereira, Gustavo Henrique de Araujo |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4536501674241631 |
dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
11aed2f7-917f-4242-8458-c609caf5534e |
contributor_str_mv |
Pereira, Gustavo Henrique de Araujo |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Regressão Risco de crédito Categorização de variáveis preditoras |
topic |
Regressão Risco de crédito Categorização de variáveis preditoras Regression Credit scoring Categorization of predictor variables CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Regression Credit scoring Categorization of predictor variables |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA |
description |
Regression models for binary response variables are very common in several areas of knowledge. The most used model in these situations is the logistic regression model, which assumes that the logit of the probability of a certain event is a linear function of the predictors variables. When this assumption is not reasonable, it is common to make some changes in the model, such as: transformation of predictor variables and/or add quadratic or cubic terms to the model. The problem with this approach is that it hinders parameter interpretation, and in some areas it is fundamental to interpret the parameters. Thus, a common approach is to categorize the quantitative covariates. This work aims to propose two new classes of categorization methods for continuous variables in binary regression models. The first class of methods is univariate and seeks to maximize the association between the response variable and the categorized covariate using measures of association for qualitative variables. The second class of methods is multivariate and incorporates the predictor variables correlation structure through the joint categorization of all covariates. To evaluate the performance, we applied the proposed methods and four existing categorization methods in 3 credit scoring databases and in two simulated cenarios. The results in the real databases suggest that the proposed univariate class of categorization methods performs better than the existing methods when we compare the predictive power of the logistic regression model. The results in the simulated databases suggest that both proposed classes perform better than the existing methods. Regarding computational performance, the multivariate method is inferior and the univariate method is superior to the existing methods. |
publishDate |
2017 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2017-06-13 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2018-01-29T18:14:39Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2018-01-29T18:14:39Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
SILVA, Diego Mattozo Bernardes da. Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias. 2017. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2017. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9322. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9322 |
identifier_str_mv |
SILVA, Diego Mattozo Bernardes da. Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias. 2017. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2017. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9322. |
url |
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9322 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.confidence.fl_str_mv |
600 |
dc.relation.authority.fl_str_mv |
c46df921-489b-4fcd-b981-2bd7f0512e1a |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos Câmpus São Carlos |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFSCar |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos Câmpus São Carlos |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFSCAR instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) instacron:UFSCAR |
instname_str |
Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
instacron_str |
UFSCAR |
institution |
UFSCAR |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
collection |
Repositório Institucional da UFSCAR |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9322/1/DissDMBS.pdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9322/2/license.txt https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9322/3/DissDMBS.pdf.txt https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/9322/4/DissDMBS.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
497fc9b102478d03042a1c3d10a45c19 ae0398b6f8b235e40ad82cba6c50031d e603a70297d125f0c9483725a47d0555 f9c71c1f2fa0ae39c1610d8c1d121133 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1802136327065436160 |