Comparações de modelos de regressão com resposta binária em delineamentos transversais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Florentino, Alyne Stuckert
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/10483/20039
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2017.
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Os dois primeiros modelos não estimam diretamente a RP, tal que a regressão logística estima a razão de chances (odds ratio), ela se assemelha à RP em alguns casos de prevalência da doença. Já a regressão de Poisson se aproxima melhor pois, sua estimação é robusta permitindo melhores estimativas pontuais e intervalares, ela se aproxima por usar como distribuição base a distribuição de Poisson que pode ser admitida pois existe uma relação entre a distribuição binomial e a mesma. Por fim, o último modelo estima diretamente a RP porém tem algumas dificuldades de convergência, o que pode ser solucionado a partir de modificações nos parâmetros dos algoritmos utilizados para a convergência. Essas modelagens calcularão as estimativas de RP e OR para o desfecho depressão pós-parto em mães internadas na UTI neonatal conciliada a variáveis de três blocos que estão encadeados e correlacionados de forma distal, intermediária e proximal a esse desfecho, formando assim uma estrutura hierárquica. Assim, o objetivo do estudo é verificar as diferenças das estimações de prevalência para essas três modelagens e verificar aquela que mais condiz com as situações definidas pelos dados usados.Submitted by Caroline Botelho Teixeira (carolineteixeira@bce.unb.br) on 2018-05-02T17:16:18Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_AlyneStuckertFlorentino_tcc.pdf: 342126 bytes, checksum: 8876e06997e9df71f6c3a65c37883e1a (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-05-03T13:00:33Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_AlyneStuckertFlorentino_tcc.pdf: 342126 bytes, checksum: 8876e06997e9df71f6c3a65c37883e1a (MD5)Made available in DSpace on 2018-05-03T13:00:33Z (GMT). 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