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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
31/10/1996 |
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Data da última atualização: |
07/08/2007 |
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Autoria: |
PANTUZZO, A. E.; COLOSIMO, E. A. |
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Título: |
Estrategias de selecao de modelos-uma aplicacao em um estudo ortopedico. |
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Ano de publicação: |
1996 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO NACIONAL DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA, 12., 1996, Caxambu. Resumos... São Paulo: ABE, 1996. |
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Páginas: |
p.303 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Resumo. |
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Conteúdo: |
Construcao de modelos e um tema importante na analise estatistica de dados. Todos os livros que lidam com modelos estatisticos mais conhecidos dedicam uma parte significativa a este tema. Os estudos clinicos tem caracteristicas proprias que devem ser levadas em consideracao: eles sao usualmente observacionais e geralmente envolvem um grande numero de variaveis. Passo anterior ao ajuste do modelo matematico, o processo de selecao de variaveis e de fundamental importancia. Uma serie de tecnicas foram desenvolvidas para a selecao de variaveis no modelo de regressao linear e adaptadas para regressao logistica. Dentre elas, podemos citar os procedimentos passo a passo (stepwises) e os criterios que envolvem o ajuste de todos os modelos possiveis. Este projeto depesquisa foi motivado por um caso real onde verifica-se um contra-senso durante o processo de selecao de variaveis. Em um estudo ortopedico, trabalhando-se com modelos de regressao linear, gerou-se uma incerteza sobre a importancia da variavel sexo durante a analise estatistica dos dados: na analise univariada, ela nao aparece como importante (valor p maior que 0,30), mas na analise conjunta ela se mostra significativa (valor p menor que 0,05). Ainda verificou-se que tambem nao ha consenso na literatura medica sobre esta questao. No nosso trabalho, revisamos e comparamos as varias tecnicas usuais de selecao de variaveis em regressao linear e logistica, e exploramos algumas tecnicas alternativas em regressao linear propostas por Bendel e Afifi (1977), (...) MenosConstrucao de modelos e um tema importante na analise estatistica de dados. Todos os livros que lidam com modelos estatisticos mais conhecidos dedicam uma parte significativa a este tema. Os estudos clinicos tem caracteristicas proprias que devem ser levadas em consideracao: eles sao usualmente observacionais e geralmente envolvem um grande numero de variaveis. Passo anterior ao ajuste do modelo matematico, o processo de selecao de variaveis e de fundamental importancia. Uma serie de tecnicas foram desenvolvidas para a selecao de variaveis no modelo de regressao linear e adaptadas para regressao logistica. Dentre elas, podemos citar os procedimentos passo a passo (stepwises) e os criterios que envolvem o ajuste de todos os modelos possiveis. Este projeto depesquisa foi motivado por um caso real onde verifica-se um contra-senso durante o processo de selecao de variaveis. Em um estudo ortopedico, trabalhando-se com modelos de regressao linear, gerou-se uma incerteza sobre a importancia da variavel sexo durante a analise estatistica dos dados: na analise univariada, ela nao aparece como importante (valor p maior que 0,30), mas na analise conjunta ela se mostra significativa (valor p menor que 0,05). Ainda verificou-se que tambem nao ha consenso na literatura medica sobre esta questao. No nosso trabalho, revisamos e comparamos as varias tecnicas usuais de selecao de variaveis em regressao linear e logistica, e exploramos algumas tecnicas alternativas em regressao linear proposta... Mostrar Tudo |
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Categoria do assunto: |
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700 1 $aCOLOSIMO, E. A.
773 $tIn: SIMPÓSIO NACIONAL DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA, 12., 1996, Caxambu. Resumos... São Paulo: ABE, 1996.
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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