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Novos modelos de regressão binomial mista para dados desbalanceados e extensões

Resumo

Introduzimos funções de ligação generalizadas para a modelagem de resposta binomial e binária que pode ser apropriada quando a probabilidade de uma dada resposta binária se aproxima de 0 em uma taxa diferente do que se aproxima a 1, isto é para dados desbalanceados. A proposta se baseia em versões exponenciadas de distribuições de base e suas correspondentes distribuições reversas. Como caso especial conhecidas funções de ligação são obtidas. Propriedades das ligações propostas são apresentadas. As abordagens de Máxima Verossimilhança e Bayesiana MCMC são desenvolvidas. Extensões deste modelos para modelos de regressão ordinal, modelo de regressão mista e teoria da resposta ao item são também consideradas. Aplicações e estudos de simulação também são apresentados, mostrando-as vantagens da proposta frente a modelos comumente usados. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
NOGAROTTO, DANILO COVAES; NABEREZNY AZEVEDO, CAIO LUCIDIUS; BAZAN, JORGE LUIS. Bayesian modeling and prior sensitivity analysis for zero-one augmented beta regression models with an application to psychometric data. BRAZILIAN JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS, v. 34, n. 2, p. 304-322, MAY 2020. Citações Web of Science: 0.
LEMONTE, ARTUR J.; BAZAN, JORGE L. New links for binary regression: an application to coca cultivation in Peru. TEST, v. 27, n. 3, p. 597-617, SEP 2018. Citações Web of Science: 1.

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