Regressão logística multinível : uma aplicação de modelos lineares generalizados mistos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rocha, Alex Luiz Martins Matheus da
Data de Publicação: 2014
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/10483/10032
Resumo: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014.
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spelling Rocha, Alex Luiz Martins Matheus daCosta, Maria Teresa LeãoROCHA, Alex Luiz Martins Matheus da. Regressão logística multinível: uma aplicação de modelos lineares generalizados mistos. 2014. 80 f., il. Monografia (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.http://bdm.unb.br/handle/10483/10032Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014.Em muitos estudos educacionais a população de interesse tem estrutura multinível, ou hierárquica, como no caso em que o interesse do estudo é avaliar determinada varíavel resposta de alunos que estão agrupados em turmas. Para essa situação, modelos hierárquicos são os mais adequados. Modelos hierárquicos são modelos estatísticos usados para analisar dados hierárquicos, pois levam em conta as várias dependências e permitem analisar todos os níveis da hierarquia. Esse tipo de modelo é chamado de um modelo misto, pois possui tanto efeitos fixos como aleatórios. Este trabalho apresenta uma aplicação desse tipo de modelo no estudo de fatores que influenciam o rendimento dos alunos que cursam as disciplinas de serviço do departamento de Estatística da UnB, identificando os efeitos desses fatores em cada uma das disciplinas. ____________________________________________________________________________ ABSTRACTIn many educational studies the population of interest has a multilevel or hierarchical structure, such as when the interest of the study is to evaluate a certain response variable of students clustered within classes. Hierarchical models are better suited for this situation. Hierarchical Models are statistical models used to analyze hierarchical data, taking into account the many dependencies and allowing the analysis of all hierarchical levels. This type of model has both fixed and random effects, making it a particular case of a mixed model. This paper presents an application of such model to study which factors affect the performance of Statistics students at UnB, identifying their effects on different courses.Submitted by Andrielle Gomes (andriellemacedo@bce.unb.br) on 2015-03-19T19:08:51Z No. of bitstreams: 1 2014_AlexLuizMartinsMatheusdaRocha.pdf: 696858 bytes, checksum: 9721c0c040c57dc6159586896b5ebc27 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia(luanna@bce.unb.br) on 2015-03-24T14:09:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_AlexLuizMartinsMatheusdaRocha.pdf: 696858 bytes, checksum: 9721c0c040c57dc6159586896b5ebc27 (MD5)Made available in DSpace on 2015-03-24T14:09:11Z (GMT). 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