Modelo de regressão para dados binários com mistura de funções de ligação
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Universidade Federal de São Carlos
UFSCar
Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
Campus São Carlos
UFSCar
Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
Campus São Carlos
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Abstract
Description
A regression model for binary data with mixture of four link functions (logit, probit, complementary
log log and Stukel) is shown and these functions are particular cases of the model. The
frequentist estimation procedure is exposed and, by simulation studies, it is notable that, comparing
with other models, the link function proposed presents a better performance in proportions’
estimations, while for predctions they are all equal. Its flexibility in being both a symmetric or
an assymmetric link function is corroborated on the real data analisys results, as the simulations.
Furthermore, it is shown a case where the mixture associates total weight for a link function
because it is no possible to improve the results by mixing other functions.
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Apresenta-se um modelo de regressão para dados binários com mistura de quatro funções de ligação (logit, probit, complementar log-log e Stukel) que também são seus casos particulares. Os procedimentos de estimação frequentista são expostos e, através de estudos de simulações, mostra-se que, em relação a outros modelos, a função de ligação proposta apresenta melhor desempenho nas estimações de proporções, ao passo que para previsões é igual às demais. Sua flexibilidade em poder ser tanto uma função de ligação simétrica quanto assimétrica é corroborada pelo resultados das análises de três bancos de dados reais, bem como pelas simulações. Mostra-se ainda um caso em que, por não conseguir obter melhores resultados com as combinações de ligações, a mistura associa peso total a um de seus componentes.
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Apresenta-se um modelo de regressão para dados binários com mistura de quatro funções de ligação (logit, probit, complementar log-log e Stukel) que também são seus casos particulares. Os procedimentos de estimação frequentista são expostos e, através de estudos de simulações, mostra-se que, em relação a outros modelos, a função de ligação proposta apresenta melhor desempenho nas estimações de proporções, ao passo que para previsões é igual às demais. Sua flexibilidade em poder ser tanto uma função de ligação simétrica quanto assimétrica é corroborada pelo resultados das análises de três bancos de dados reais, bem como pelas simulações. Mostra-se ainda um caso em que, por não conseguir obter melhores resultados com as combinações de ligações, a mistura associa peso total a um de seus componentes.
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