Utilize este link para identificar ou citar este item:
https://bdm.unb.br/handle/10483/13137
| Título: | Implementação computacional do modelo log binomial |
| Autor(es): | Ananias, Mateus Carbone |
| Orientador(es): | Andrade, Bernardo Borba de |
| Assunto: | Algoritmos Regressão logística (Estatística) |
| Data de apresentação: | 2015 |
| Data de publicação: | 18-Mai-2016 |
| Referência: | ANANIAS, Mateus Carbone. Implementação computacional do modelo log
binomial. 2015. x, 23 f.
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015. |
| Resumo: | Este trabalho teve como principal objetivo, criar um pacote em R para estimar os
parâmetros da regressão log binomial a partir do algoritmo de barreira adaptativa. Na
maioria dos pacotes estat sticos que estimam modelos lineares generalizados, e usado o
algoritmo de iterative weighted least squares (IWLS), por em, este algoritmo tem problemas
nas estima ções do modelo log binomial, devido a uma restri ção do esta co param etrico.
Para resolver este problema foi proposto o algoritmo de barreira adaptativa, que permite
a implementa c~ao de restri ções não lineares, garantindo que as estima cões dos parâmetros
permane çam dentro do espa co param etrico. Ent~ao, foi elaborado um pacote que não
apenas estimasse os parâmetros, mas que tivesse outras funcionalidades. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015. |
| Aparece na Coleção: | Estatística
|
Este item está licenciado na Licença Creative Commons