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Título: Comparações de modelos de regressão com resposta binária em delineamentos transversais
Autor(es): Florentino, Alyne Stuckert
Orientador(es): Silva, Eduardo Freitas da
Assunto: Análise de regressão
Regressão logística (Estatística)
Modelo de regressão logística
Data de apresentação: 2017
Data de publicação: 3-Mai-2018
Referência: FLORENTINO, Alyne Stuckert. Comparações de modelos de regressão com resposta binária em delineamentos transversais. 2017. iv, 80 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Resumo: O interesse do presente estudo e uma comparação entre modelos de regressão para resposta binária, essas modelagens possibilitam a estimação da razão de prevalência (RP) que é muito utilizada em pesquisas epidemiológicas pois, além de ser de fácil interpretação, consegue calcular a prevalência de determinado desfecho entre dois grupos de interesse. As modelagens comparadas são: regressão logística, regressão de Poisson e regressão log-binomial. 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.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2017.
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