Modelando a probabilidade de ocorrência de eventos raros

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Autor(es): dc.contributorPinto Junior, Jony Arrais-
Autor(es): dc.contributorPinto Junior, Jony Arrais-
Autor(es): dc.contributorCarvalho, Márcia Marques de-
Autor(es): dc.contributorKubrusly, Jessica Quintanilha-
Autor(es): dc.contributorPinto Junior, Jony Arrais-
Autor(es): dc.creatorSilva, André Ribeiro Pinheiro da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:39:01Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:39:01Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-20-
Data de envio: dc.date.issued2022-06-20-
Data de envio: dc.date.issued2020-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/25275-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/774700-
Descrição: dc.descriptionO modelo de regressão logística, surgiu na primeira metade do século XX, e é um dos mais populares para descrever a relação existente entre uma variável resposta binária e um conjunto de variáveis explicativas. Entretanto, é conhecido na literatura que este modelo apresenta problemas quando se trata da modelagem de um evento raro ou quando se trabalha com amostras pequenas. Um evento é considerado raro se a variável aleatória binária possui um número de ocorrências do evento de interesse (sucesso) consideravelmente mais baixo que o número de ocorrências de não interesse (fracassos). O desbalanceamento entre essas duas categorias, sucessos e fracassos, faz com que o modelo de regressão logística subestime a probabilidade de ocorrência do evento de interesse. Na literatura existem diversas alternativas apontadas para tentar solucionar este problema. A mais utilizada é o uso da abordagem de Firth à regressão logística. O objetivo deste trabalho é aplicar dois métodos de regressão logística para dados com cenários de eventos raros da área médica e financeira, buscando fazer uma comparação entre os métodos. A aplicação feita para a base médica busca compreender o impacto de fatores de risco, por exemplo, frequência cardíaca e colesterol, em doenças coronarianas. Já a aplicação feita para a base financeira, busca reconhecer transações fraudulentas com cartão de crédito por meio de variáveis explicativas resultantes de uma Análise de Componentes Principais (ACP) e outras, como por exemplo, o valor da transação e o tempo da primeira transação realizada. Os métodos de Regressão Logística usual e Regressão Logística de Firth (ou Abordagem de Firth) foram aplicados aos dois problemas e seus resultados comparados. Os dois métodos apresentaram resultados semelhantes, com uma pequena vantagem para a abordagem de Firth.-
Descrição: dc.description77 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherNiterói-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectModelo de Regressão Logística-
Palavras-chave: dc.subjectEvento Raro-
Palavras-chave: dc.subjectAbordagem de Firth-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística-
Palavras-chave: dc.subjectRegressão logística-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística de saúde-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística econômica-
Título: dc.titleModelando a probabilidade de ocorrência de eventos raros-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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