Uma etapa importante após a formulação e ajuste de um modelo de regressão é a análise de diagnóstico. A regressão logística tem se constituído num dos principais métodos de modelagem estatística de dados; mesmo quando a resposta de interesse não é originalmente do tipo binário, alguns pesquisadores tem dicotomizado a resposta de modo que a probabilidade de sucesso pode ser modelado através da regressão logística. Neste trabalho consideramos um estudo de diagnóstico no modelo da regressão logística, utilizando as medidas proposta por Pregibon (1981) e a técnica de influência local Cook (1986). Investigamos a aplicação da técnica de influência local sob diferentes esquemas de perturbação. Como ilustração, apresentamos a aplicação dos resultados desenvolvidos em dois conjuntos de dados reais. / An important stage after the formularization and adjustment of a regression model is the diagnosis analysis. Logistic regression is one of the main methods for modeling data and even when the response of interest is is not originally of the binary type, some researchers have dichotomized the response in a way that the success probability can be modeled through logistic regression. In this work we consider a study of diagnosis methods with logistic regression, using the measures proposed by Pregibon (1981) and the local influence technique of Cook (1986). We investigate the application of the local influence technique of under different types of disturbance. As as illustration, we show the application of the developed results obtained with real data sets.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-12042006-143935 |
| Date | 09 February 2006 |
| Creators | Souza, Édila Cristina de |
| Contributors | Ortega, Edwin Moises Marcos |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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