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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/24749| Type: | TCC |
| Title: | Teste de diagnóstico baseado em análise de regressão logística |
| Title in English: | Diagnostic test based on logistic regression analysis |
| Authors: | Costa, Renata Soares da |
| Advisor: | Andrade, José Aílton Alencar |
| Keywords: | Análise de regressão logística;Pré-Eclâmpsia |
| Issue Date: | 2013 |
| Citation: | COSTA, Renata Soares da. Teste de diagnóstico baseado em análise de regressão logística. 2013. 81 f. TCC (Graduação em Estatística) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. |
| Abstract in Brazilian Portuguese: | O modelo de regressão logística é frequentemente utilizado em situações em que a variável resposta é de natureza dicotômica. Este é um caso particular dos modelos lineares generalizados, com componente aleatório binomial e função de ligação logit, e modela a probabilidade de um evento ocorrer em função de outras variáveis preditoras. Este trabalho tem como finalidade abordar a metodologia do modelo logístico, bem como ajustar um modelo para a predição de pré-eclâmpsia em mulheres grávidas, além de levar em consideração as técnicas de qualidade de ajuste do modelo de regressão, os testes de diagnóstico e a avaliação dos possíveis pontos outliers. O modelo ajustado atendeu `as expectativas de qualidade do ajuste, tendo uma eficiência de aproximadamente 83% em discriminar mulheres que têm ou não pré-eclâmpsia, sensibilidade de 74,2% e especificidade de 73,9%. Tendo essas taxas como referência, concluiu-se que pacientes submetidas ao modelo estatístico que produzam probabilidade superior a 0,06 são classificadas como doentes. |
| Abstract: | The logistic regression model is often used in situations where the response variable is dichotomous nature. This is a particular case of generalized linear models with binomial random component and logit link, and models the probability of an event occurring as a function of other predictors. This work aims to address the methodology of the logistic model and set a model for the prediction of preeclampsia in pregnant women, besides taking into account the technical quality of fit of the regression model, the diagnostic tests and evaluation points of possible outliers. The adjusted model met the expectations of quality adjustment, with an efficiency of approximately 83% in discriminating women who do not have or preeclampsia, a sensitivity of 74,2% and specificity of 73,9%. With these rates as a reference, it is concluded that patients subjected to statistical model producing higher probability than 0,06 are classified as ill. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/24749 |
| Appears in Collections: | ESTATÍSTICA - Monografias |
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