Métodos de predição para modelo logístico misto com k efeitos aleatórios (2012)
- Authors:
- Autor USP: TAMURA, KARIN AYUMI - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAE
- Assunto: PESQUISA E PLANEJAMENTO ESTATÍSTICO
- Language: Português
- Abstract: 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.
- Imprenta:
- Data da defesa: 17.12.2012
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ABNT
TAMURA, Karin Ayumi. Métodos de predição para modelo logístico misto com k efeitos aleatórios. 2012. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10032013-125846/. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Tamura, K. A. (2012). Métodos de predição para modelo logístico misto com k efeitos aleatórios (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10032013-125846/ -
NLM
Tamura KA. Métodos de predição para modelo logístico misto com k efeitos aleatórios [Internet]. 2012 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10032013-125846/ -
Vancouver
Tamura KA. Métodos de predição para modelo logístico misto com k efeitos aleatórios [Internet]. 2012 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-10032013-125846/ - Modelo logístico multinível: um enfoque em métodos de estimação e predição
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