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joserobertoperesjunior.pdfJosé Roberto Peres Junior984.96 kBAdobe PDFThumbnail
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dc.contributor.advisor1Bessegato, Lupércio França-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1996265064545965pt_BR
dc.contributor.referee1Bessegato, Lupércio França-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1996265064545965pt_BR
dc.contributor.referee2Vieira, Marcel de Toledo-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1980385021266418pt_BR
dc.contributor.referee3Souza, Augusto Carvalho-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4948010017164625pt_BR
dc.creatorPeres Junior, Jose Roberto-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8718709753234011pt_BR
dc.date.accessioned2021-09-20T21:24:51Z-
dc.date.available2021-09-17-
dc.date.available2021-09-20T21:24:51Z-
dc.date.issued2021-09-08-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/13436-
dc.description.abstractRegression analysis is a statistical tool widely used in predictive models, however several of the problems presented have multinomial categorical variables as an answer of interest. In these cases, multinomial logistic regression, with a logit link function, is a tool that can be used in the construction of predictive models. The selection of the explanatory variables of the multinomial logistic regression model is an important step in the application of the technique. There are several procedures for this task to be performed, whether automated or not. Among other possibilities, we chose to use in this work the stepwise method and the non-automated method proposed by HOSMER E LEMESHOW (1989) applied to the penguins dataset, available in R.pt_BR
dc.description.resumoA análise de regressão é uma ferramenta estatística muito utilizada em modelos preditivos, entretanto, vários dos problemas apresentados possuem como resposta de interesse variáveis categóricas multinomiais. Nesses casos, a regressão logística multinomial, com função de ligação logit, é uma ferramenta que pode ser usada na construção de modelos preditivos. A seleção das variáveis explicativas do modelo de regressão logística multinomial é uma etapa importante na aplicação da técnica. Há vários procedimentos para que essa tarefa seja efetuada, sendo elas automatizadas ou não. Então, mesmo com várias alternativas disponíveis, optamos por utilizar neste trabalho o método stepwise e o método não automatizado proposto por Hosmer e Lemershow (1989) aplicados no conjunto de dados penguins, disponível no R.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectRegressão logística multinomialpt_BR
dc.subjectMultinomial logistic regressionpt_BR
dc.subjectVariáveis categóricas multinominaispt_BR
dc.subjectMultinominal categorical variablespt_BR
dc.subjectLogitpt_BR
dc.subjectLogitpt_BR
dc.subjectConjunto de dados penguinspt_BR
dc.subjectPenguin data setpt_BR
dc.subjectSeleção de variáveispt_BR
dc.subjectSelection of variablespt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApt_BR
dc.titleAplicação de modelo de regressão logística multinomial em prediçãopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
Appears in Collections:Estatística - TCC Graduação

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