Comparação das funções de ligação logit e probit em regressão binária considerando diferentes tamanhos amostrais

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Freitas, Leillimar dos Reis
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Estatística Aplicada e Biometria; Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria; UFV
• Palavras-chave em Português: Regressão logística; Regressão probit; Simulação de dados; Logistic regression; Probit regression; Data simulation; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4062

Considerou-se um estudo de regressão binária por meio as funções de ligação logit e probit visando verificar a robustez das funções de ligação diante da variação do tamanho da amostra. Estas funções de ligação utilizam, respectivamente, as distribuições acumuladas logística e normal, sendo a principal diferença entre elas os valores de probabilidades nos extremos da variável independente. Dentro desse contexto, foram realizadas simulações com 500 repetições utilizando amostras de 10 diferentes tamanhos, desde 10 a 91, com uma diferença entre as sucessivas amostras de 9 unidades. As medidas de desempenho percentual de convergência, erro quadrático médio da probabilidade geral, erro quadrático médio da probabilidade específica, teste Wald para os coeficientes, foram utilizadas para estabelecer uma recomendação para o uso das duas diferentes funções de ligação quando os dados foram gerados com o uso do logit e probit e analisados por ambas as funções de ligação em cada tamanho de amostra. Concluiu-se que o objetivo desse trabalho foi atingido ao estabelecer uma recomendação para o uso da função de ligação logit para tamanhos inferiores a 20 devido a maior taxa de convergência, ou seja, foi verificado com a utilização da função de ligação logit que há um maior número de amostras em que foi possível estimar os parâmetros da regressão binaria. Para maiores tamanhos de amostras, utilizando as demais medidas de desempenho, tanto o logit como o probit mostraram-se semelhantes, pois não foram encontradas diferenças significativas entre esses dois tipos de funções.