Regressão binária nas abordagens clássica e Bayesiana (2016)
- Authors:
- Autor USP: FERNANDES, AMÉLIA MILENE CORREIA - INTER: ICMC -UF
- Unidade: INTER: ICMC -UF
- Sigla do Departamento: SME
- Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA; ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO; ANÁLISE DE ERROS; SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA)
- Keywords: Bayesian inference; Binary regression model; Classical inference; Função de ligação; Inferência clássica; Link function; Modelo de regressão binária; Variável auxiliar
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho tem como objetivo estudar o modelo de regressão binária nas abordagens clássica e bayesiana utilizando as funções de ligações probito, logito, complemento log-log, transformação box-cox e probito-assimétrico. Na abordagem clássica apresentamos as suposições e o procedimento para ajustar o modelo de regressão e verificamos a precisão dos parâmetros estimados, construindo intervalos de confiança e testes de hipóteses. Enquanto que, na inferência bayesiana fizemos um estudo comparativo utilizando duas metodologias. Na primeira metodologia consideramos densidades a priori não informativas e utilizamos o algoritmo Metropolis-Hastings para ajustar o modelo. Na segunda metodologia utilizamos variáveis auxiliares para obter a distribuição a posteriori conhecida, facilitando a implementação do algoritmo do Amostrador de Gibbs. No entanto, a introdução destas variáveis auxiliares podem gerar valores correlacionados, o que leva à necessidade de se utilizar o agrupamento das quantidades desconhecidas em blocos para reduzir a autocorrelação. Através do estudo de simulação mostramos que na inferência clássica podemos usar os critérios AIC e BIC para escolher o melhor modelo e avaliamos se o percentual de cobertura do intervalo de confiança assintótica está de acordo com o esperado na teoria assintótica. Na inferência bayesiana constatamos que o uso de variáveis auxiliares resulta em um algoritmo mais eficiente segundo os critérios: erro quadrático médio (EQM), erropercentual absoluto médio (MAPE) e erro percentual absoluto médio simétrico (SMAPE). Como ilustração apresentamos duas aplicações com dados reais. Na primeira, consideramos um conjunto de dados da variação do Ibovespa e a variação do valor diário do fechamento da cotação do dólar no período de 2013 a 2016. Na segunda aplicação, trabalhamos com um conjunto de dados educacionais (INEP-2013), focando nos estudos das variáveis que influenciam a aprovação do aluno.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2016
- Data da defesa: 16.12.2016
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ABNT
FERNANDES, Amélia Milene Correia. Regressão binária nas abordagens clássica e Bayesiana. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07042017-100311/. Acesso em: 12 jun. 2024. -
APA
Fernandes, A. M. C. (2016). Regressão binária nas abordagens clássica e Bayesiana (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07042017-100311/ -
NLM
Fernandes AMC. Regressão binária nas abordagens clássica e Bayesiana [Internet]. 2016 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07042017-100311/ -
Vancouver
Fernandes AMC. Regressão binária nas abordagens clássica e Bayesiana [Internet]. 2016 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07042017-100311/
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