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http://hdl.handle.net/1843/31235
Tipo: | Dissertação |
Título: | A necessidade de classificações repetidas no modelo de regressão logística com erros na variável resposta |
Autor(es): | Danilo Gilberto de Oliveira Valadares |
Primeiro Orientador: | Roberto da Costa Quinino |
Primeiro Coorientador: | Magda Carvalho Pires |
Primeiro membro da banca : | Frederico Rodrigues Borges da Cruz |
Segundo membro da banca: | Linda Lee Ho |
Resumo: | Estimadores de máxima verossimilhança de um modelo de regressão logística com erros de classificação na variável resposta são, reconhecidamente, viciados quando os erros são ignorados. A introdução de parâmetros de erros de classificação na função de verossimilhança pode resolver, satisfatoriamente, o problema do vício. Porém, conforme discutido neste trabalho, o aumento da variabilidade dos estimadores pode comprometer o processo de decisão. Assim, o problema pode ser minimizado com a introdução de informação adicional. Mostra-se que a realização de classificações repetidas na variável resposta da amostra ou em parte dela pode ser uma solução para as diminuições simultâneas do vício e da variabilidade dos estimadores. |
Abstract: | Maximum likelihood estimators for the logistic regression model with misclassification in the response variable are extremely biased when error probabilities are ignored. If misclassification parameters are incorporated in the likelihood function, the bias of the estimators will be satisfactorily reduced, however, there would be a considerable increase in variability, which would reduce the quality of the decision-making process. To minimize the problem, there is a need to introduce additional information. It will be demonstrated that the realization of repeated measures in the response variable, or in part of it, can reduce bias and variability of the estimators, simultaneously. |
Assunto: | Análise de regressão - Teses Verossimilhança (Estatística) - Teses Teoria dos erros - Teses |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Instituição: | UFMG |
Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA |
Curso: | Programa de Pós-Graduação em Estatística |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/31235 |
Data do documento: | 4-Fev-2019 |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
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