Fatores associados à autopercepção de saúde : uma aplicação de regressão logística

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Alisson Moreira
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/10483/20037
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2017.
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spelling Ferreira, Alisson MoreiraCosta, Maria Teresa LeãoFERREIRA, Alisson Moreira. Fatores associados à autopercepção de saúde: uma aplicação de regressão logística. 2017. iv, 42 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.http://bdm.unb.br/handle/10483/20037Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2017.O estudo de regressão logística está cada vez mais presente na estatística, principalmente em artigos científicos da área médica. Por se tratar de uma técnica que pode ser utilizada em diversas áreas e suas conclusões são de fácil entendimento para os profissionais, faz-se necessário que o modelo esteja bem ajustado. A aplicação da análise de regressão logística tem por objetivo principal encontrar fatores de risco para a situação problema em questão. Para verificar a adequabilidade do modelo e a presença de observações discrepantes que causam modificações nas estimativas do modelo, e fundamental realizar a análise de diagnóstico. As técnicas empregadas no diagnóstico da função logito são bastante semelhantes as técnicas de diagnóstico da regressão linear. No presente trabalho será apresentado um estudo de regressão logística aplicado nos dados do Programa Nacional de Saúde (PNS - 2013). O estudo será focado na auto percepção investigando a influência de determinantes geográficas, dificuldades locomotoras, auditivas e visuais e variáveis psicológicas. Serão apresentadas algumas das técnicas mais importantes para o diagnóstico de regressão logística. Algumas dessas técnicas usam resíduos calculados a partir do modelo ajustado e identificam através de gráficos os pontos atípicos.Submitted by Caroline Botelho Teixeira (carolineteixeira@bce.unb.br) on 2018-05-02T16:39:08Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_AlissonMoreiraFerreira_tcc.pdf: 707821 bytes, checksum: b8b2b67ea500ea2446b68320b5cea712 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-05-03T12:45:12Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_AlissonMoreiraFerreira_tcc.pdf: 707821 bytes, checksum: b8b2b67ea500ea2446b68320b5cea712 (MD5)Made available in DSpace on 2018-05-03T12:45:12Z (GMT). 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