A predição de uma observação futura para modelos mistos é um problema que tem sido extensivamente estudado. Este trabalho trata o problema de atribuir valores para os efeitos aleatórios e/ou variável resposta de novos grupos para o modelo logístico misto, cujo objetivo é predizer respostas futuras com base em parâmetros estimados previamente. Na literatura, existem alguns métodos de predição para este modelo que considera apenas o intercepto aleatório. Para a regressão logística mista com k efeitos aleatórios, atualmente não há métodos propostos para a predição dos efeitos aleatórios de novos grupos. Portanto, foram propostas novas abordagens baseadas no método da média zero, no melhor preditor empírico (MPE), na regressão linear e nos modelos de regressão não-paramétricos. Todos os métodos de predição foram avaliados usando os seguintes métodos de estimação: aproximação de Laplace, quadratura adaptativa de Gauss-Hermite e quase-verossimilhança penalizada. Os métodos de estimação e predição foram analisados por meio de estudos de simulação, com base em sete cenários, com comparações de diferentes valores para: o tamanho de grupo, os desvios-padrão dos efeitos aleatórios, a correlação entre os efeitos aleatórios, e o efeito fixo. Os métodos de predição foram aplicados em dois conjuntos de dados reais. Em ambos os problemas os conjuntos de dados apresentaram estrutura hierárquica, cujo objetivo foi predizer a resposta para novos grupos. Os resultados indicaram que o método MPE apresentou o melhor desempenho em termos de predição, entretanto, apresentou alto custo computacional para grandes bancos de dados. As demais metodologias apresentaram níveis de predição semelhantes ao MPE, e reduziram drasticamente o esforço computacional. / The prediction of a future observation in a mixed regression is a problem that has been extensively studied. This work treat the problem of assigning the random effects and/or the outcome of new groups for the mixed logistic regression, in which the aim is to predict future outcomes based on the parameters previously estimated. In the literature, there are some prediction methods for this model that considers only the random intercept. For the mixed logistic regression with k random effects, there is currently no method for predicting the random effects of new groups. Therefore, we proposed new approaches based on average zero method, empirical best predictor (EBP), linear regression and nonparametric regression models. All prediction methods were evaluated by using the estimation methods: Laplace approximation, adaptive Gauss-Hermite quadrature and penalized quasi-likelihood. The estimation and prediction methods were analyzed by simulation studies, based on seven simulation scenarios, which considered comparisons of different values for: the group size, the standard deviations of the random effects, the correlation between the random effects, and the fixed effect. The prediction methods were applied in two real data sets. In both problems the data set presented hierarchical structure, and the objective was to predict the outcome for new groups. The results indicated that EBP presented the best performance in prediction terms, however it has been presented high computational cost for big data sets. The other methodologies presented similar level of prediction in relation to EBP, and drastically reduced the computational effort.

A predição de uma observação futura para modelos mistos é um problema que tem sido extensivamente estudado. Este trabalho trata o problema de atribuir valores para os efeitos aleatórios e/ou variável resposta de novos grupos para o modelo logístico misto, cujo objetivo é predizer respostas futuras com base em parâmetros estimados previamente. Na literatura, existem alguns métodos de predição para este modelo que considera apenas o intercepto aleatório. Para a regressão logística mista com k efeitos aleatórios, atualmente não há métodos propostos para a predição dos efeitos aleatórios de novos grupos. Portanto, foram propostas novas abordagens baseadas no método da média zero, no melhor preditor empírico (MPE), na regressão linear e nos modelos de regressão não-paramétricos. Todos os métodos de predição foram avaliados usando os seguintes métodos de estimação: aproximação de Laplace, quadratura adaptativa de Gauss-Hermite e quase-verossimilhança penalizada. Os métodos de estimação e predição foram analisados por meio de estudos de simulação, com base em sete cenários, com comparações de diferentes valores para: o tamanho de grupo, os desvios-padrão dos efeitos aleatórios, a correlação entre os efeitos aleatórios, e o efeito fixo. Os métodos de predição foram aplicados em dois conjuntos de dados reais. Em ambos os problemas os conjuntos de dados apresentaram estrutura hierárquica, cujo objetivo foi predizer a resposta para novos grupos. Os resultados indicaram que o método MPE apresentou o melhor desempenho em termos de predição, entretanto, apresentou alto custo computacional para grandes bancos de dados. As demais metodologias apresentaram níveis de predição semelhantes ao MPE, e reduziram drasticamente o esforço computacional. / The prediction of a future observation in a mixed regression is a problem that has been extensively studied. This work treat the problem of assigning the random effects and/or the outcome of new groups for the mixed logistic regression, in which the aim is to predict future outcomes based on the parameters previously estimated. In the literature, there are some prediction methods for this model that considers only the random intercept. For the mixed logistic regression with k random effects, there is currently no method for predicting the random effects of new groups. Therefore, we proposed new approaches based on average zero method, empirical best predictor (EBP), linear regression and nonparametric regression models. All prediction methods were evaluated by using the estimation methods: Laplace approximation, adaptive Gauss-Hermite quadrature and penalized quasi-likelihood. The estimation and prediction methods were analyzed by simulation studies, based on seven simulation scenarios, which considered comparisons of different values for: the group size, the standard deviations of the random effects, the correlation between the random effects, and the fixed effect. The prediction methods were applied in two real data sets. In both problems the data set presented hierarchical structure, and the objective was to predict the outcome for new groups. The results indicated that EBP presented the best performance in prediction terms, however it has been presented high computational cost for big data sets. The other methodologies presented similar level of prediction in relation to EBP, and drastically reduced the computational effort.

Hurricanes have been considered one of the most costly disasters in United State, which lead to both economic loss and human fatalities. Therefore, understanding the characteristics of those who evacuated and of those who did not evacuate have been principal focus of some previous researches related to hurricane evacuation behavior. This research presents two sets of decision-making models for analyzing hurricane evacuation behavior, using two statistical methods: standard logistic model and mixed logistic model.The receipt of evacuation order, elevation, expenditure, the presence of children and elderly people, ownership of a house, and receipt of hurricane warning are found to be extremely important in evacuation decision making. When the mixed logistic model is applied, the rate of concern about hurricane threat is assumed to be random according to normal distribution. Mixed logistic models which account for the heterogeneity of household responses are found to perform better than standard logistic model.