Teste Para Verificar a Igualdade de Modelos de Regressão e uma Aplicação na Área Médica
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Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista e-xacta |
Texto Completo: | https://revistas.unibh.br/dcet/article/view/223 |
Resumo: | Neste trabalho discutimos os métodos da Identidade de Modelos e o das Variáveis Dummy usados na comparação de modelos de regressão. Considerou-se o ajustamento de h equações de regressão linear para verificar a igualdade dos modelos de regressão por meio de simulação de dados. Utilizando-se os recursos do Interactive Matrix Language (IML), do sistema SAS, foram desenvolvidas rotinas apropriadas para a metodologia de comparação de modelos de regressão. Foi realizada uma simulação de dados composta de 100.000 experimentos, considerando diferentes tamanhos de amostras (10, 50 e 100 observações). O desempenho de ambos os métodos mostrou-se praticamente equivalentes com relação aos diferentes tamanhos de amostras. Os resultados de todos os casos simulados pelos métodos foram apresentaram baixos percentuais de Erro Tipo I e Erro Tipo II. Para amostras maiores, a aproximação dada pela estatística F deve ser a preferida, uma vez que a taxa de Erro tipo I e Erro tipo II foi sempre menor. O Método das Variáveis Dummy foi o mais eficiente para os três tamanhos de amostra, pois, apresentou os menores percentuais de Erro Tipo I e Erro Tipo II. |
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Teste Para Verificar a Igualdade de Modelos de Regressão e uma Aplicação na Área MédicaEstatistica; Análise de Regressão; Simulação de dadosModelos de regressão linear; Simulação de dados; Teste de hipótese.Neste trabalho discutimos os métodos da Identidade de Modelos e o das Variáveis Dummy usados na comparação de modelos de regressão. Considerou-se o ajustamento de h equações de regressão linear para verificar a igualdade dos modelos de regressão por meio de simulação de dados. Utilizando-se os recursos do Interactive Matrix Language (IML), do sistema SAS, foram desenvolvidas rotinas apropriadas para a metodologia de comparação de modelos de regressão. Foi realizada uma simulação de dados composta de 100.000 experimentos, considerando diferentes tamanhos de amostras (10, 50 e 100 observações). O desempenho de ambos os métodos mostrou-se praticamente equivalentes com relação aos diferentes tamanhos de amostras. Os resultados de todos os casos simulados pelos métodos foram apresentaram baixos percentuais de Erro Tipo I e Erro Tipo II. Para amostras maiores, a aproximação dada pela estatística F deve ser a preferida, uma vez que a taxa de Erro tipo I e Erro tipo II foi sempre menor. O Método das Variáveis Dummy foi o mais eficiente para os três tamanhos de amostra, pois, apresentou os menores percentuais de Erro Tipo I e Erro Tipo II.Associação Brasileira de Editores Científicos - ABECMagalhães, Sérgio Ricardo2009-06-10info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.unibh.br/dcet/article/view/22310.18674/exacta.v2i1.223e-xacta; v. 2, n. 1 (2009): 1984-31511984-3151reponame:Revista e-xactainstname:Centro Universitário de Belo Horizonte (UNIBH)instacron:UNIBHporhttps://revistas.unibh.br/dcet/article/view/223/120info:eu-repo/semantics/openAccess2016-03-15T00:34:21Zoai:ojs.unibh.emnuvens.com.br:article/223Revistahttps://revistas.unibh.br/dcet/PUBhttps://revistas.unibh.br/dcet/oaiexacta@unibh.br||periodicosdeminas@gmail.com1984-31511984-3151opendoar:2016-03-15T00:34:21Revista e-xacta - Centro Universitário de Belo Horizonte (UNIBH)false |
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Neste trabalho discutimos os métodos da Identidade de Modelos e o das Variáveis Dummy usados na comparação de modelos de regressão. Considerou-se o ajustamento de h equações de regressão linear para verificar a igualdade dos modelos de regressão por meio de simulação de dados. Utilizando-se os recursos do Interactive Matrix Language (IML), do sistema SAS, foram desenvolvidas rotinas apropriadas para a metodologia de comparação de modelos de regressão. Foi realizada uma simulação de dados composta de 100.000 experimentos, considerando diferentes tamanhos de amostras (10, 50 e 100 observações). O desempenho de ambos os métodos mostrou-se praticamente equivalentes com relação aos diferentes tamanhos de amostras. Os resultados de todos os casos simulados pelos métodos foram apresentaram baixos percentuais de Erro Tipo I e Erro Tipo II. Para amostras maiores, a aproximação dada pela estatística F deve ser a preferida, uma vez que a taxa de Erro tipo I e Erro tipo II foi sempre menor. O Método das Variáveis Dummy foi o mais eficiente para os três tamanhos de amostra, pois, apresentou os menores percentuais de Erro Tipo I e Erro Tipo II. |
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