Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Silva, Diego Mattozo Bernardes da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-27092017-092122/
Resumo: Modelos de regressão para variáveis resposta binárias são muito comuns em diversas áreas do conhecimento. O modelo mais utilizado nessas situações é o modelo de regressão logística, que assume que o logito da probabilidade de ocorrência de um dos valores da variável resposta é uma função linear das variáveis preditoras. Quando essa suposição não é razoável, algumas possíveis alternativas são: realizar transformação das variáveis preditoras e/ou inserir termos quadráticos ou cúbicos no modelo. O problema dessa abordagem é que ela dificulta bastante a interpretação dos parâmetros do modelo e, em algumas áreas, é fundamental que eles sejam interpretáveis. Assim, uma abordagem muitas vezes utilizada é a categorização das variáveis preditoras quantitativas do modelo. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo propor duas novas classes de métodos de categorização de variáveis contínuas em modelos de regressão para variáveis resposta binárias. A primeira classe de métodos é univariada e busca maximizar a associação entre a variável resposta e a covariável categorizada utilizando medidas de associação para variáveis qualitativas. Já a classe de métodos multivariada tenta incorporar a estrutura de dependência entre as covariáveis do modelo através da categorização conjunta de todas as variáveis preditoras. Para avaliar o desempenho, aplicamos as classes de métodos propostas e quatro métodos de categorização existentes em 3 bases de dados relacionadas à área de risco de crédito e a dois cenários de dados simulados. Os resultados nas bases reais sugerem que a classe univariada proposta têm um desempenho superior aos métodos existentes quando comparamos o poder preditivo do modelo de regressão logística. Já os resultados nas bases de dados simuladas sugerem que ambas as classes propostas possuem um desempenho superior aos métodos existentes. Em relação ao desempenho computacional, o método multivariado mostrou-se inferior e o univariado é superior aos métodos existentes.