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2015_MateusCarboneAnanias.pdf | 311,89 kB | Adobe PDF | ver/abrir |
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 |
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