Em análise de dados, Modelos Lineares (LMs) e Modelos Lineares Generalizados (GLMs) são duas técnicas fundamentais que desempenham papéis cruciais na modelagem e interpretação de dados. Embora ambos compartilhem o objetivo de relacionar variáveis independentes a uma variável dependente, eles possuem diferenças essenciais em suas abordagens e pressuposições. Neste post, exploraremos as diferenças entre esses […]

Neste post, vamos abordar a multicolinearidade entre as variáveis explicativas no modelo de regressão linear múltipla. Seus efeitos sobre o modelo de regressão linear e alguns diagnósticos de multicolinearidade para este modelo são apresentados. O que é multicolinearidade? A Multicolinearidade, ou dependência quase linear, é um fenômeno estatístico em que duas ou mais variáveis preditoras […]

A análise de regressão é uma técnica amplamente utilizada para verificar a existência de uma relação entre uma variável resposta e uma ou mais variáveis independentes. Existem diferentes tipos de regressão, cada um adequado para diferentes tipos de variáveis resposta. Neste post, exploraremos as nuances entre os três tipos de regressão logística: binária, ordinal e […]

A regressão logística é uma ferramenta estatística essencial que permite analisar e modelar a relação entre uma variável dependente binária e uma ou mais variáveis independentes. Em contraste com a regressão linear, onde a saída é contínua e pode assumir qualquer valor real, a regressão logística é usada quando a variável de saída é categórica […]

Na análise de dados, a regressão é uma técnica essencial que permite investigar a relação entre variáveis. Dois tipos comuns de regressão são a regressão linear e a regressão logística. Neste artigo, exploraremos as diferenças entre esses dois métodos, abordando conceitos fundamentais e fornecendo exemplos práticos. Regressão Linear A regressão linear é utilizada quando a […]

O modelo de regressão do joinpoint é uma técnica estatística utilizada para identificar pontos de mudança (ou “joinpoints”) em séries temporais e estimar as tendências em cada segmento identificado. É uma ferramenta poderosa para analisar dados de vigilância epidemiológica e entender melhor a evolução de doenças ao longo do tempo. Vem com a gente conhecer […]

O coeficiente de determinação é uma medida estatística que é usado para avaliar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão. Ele é também conhecido como R2 (R ao quadrado) e é uma métrica que varia de 0 a 1. Quando R2 é igual a 0, isso significa que o modelo não explica nada […]

Os métodos de seleção de variáveis são úteis quando realizamos uma regressão múltipla e nos deparamos com a questão de quais variáveis preditoras são importantes, dentre um conjunto maior de possíveis preditores. Essa tarefa consiste em identificar quais variáveis são importantes entre um conjunto maior de possíveis preditores. Uma maneira de fazer isso é através […]

A regressão de Cox é um método de análise de sobrevivência que permite estimar a probabilidade de um evento de interesse (como a falência de uma empresa, ou o tempo até a ocorrência de uma doença) ocorrer ao longo do tempo, considerando o efeito de uma ou mais variáveis independentes (como idade, gênero, estado clínico, […]

Em estatística, a regressão de Poisson é uma forma de modelo linear generalizado de análise de regressão usada para modelar dados de contagem e tabelas de contingência. Isto é, a regressão de Poisson é usada para prever uma variável dependente que consiste em dados de contagem por meio de uma ou mais variáveis independentes (as […]

Na regressão linear usamos relações lineares entre uma variável dependente (alvo) e uma ou mais variáveis independentes (preditores) para assim explicar o desfecho. Para regressão linear, sua variáveldependente (a coisa que você está tentando explicar ou prever) precisa ser uma variável contínua. A regressão linear é o método comumente usado dentro de análises preditivas (arvores […]

A Path Analysis ou Análise de Caminho é uma forma de análise estatística de regressão múltipla que é usada para avaliar modelos causais examinando as relações entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis ​​independentes. É teoricamente útil porque, ao contrário de outras técnicas, nos obriga a especificar relacionamentos entre todas as variáveis ​​independentes. […]

Muito se fala de como realizar a análise de regressão linear, mas um assunto pouco abordado são os pressupostos ou suposições que devemos ter para realizar esta análise. Será que para regressão linear nossos dados devem seguir a tendência de normalidade? O modelo de regressão linear baseia-se em várias suposições. Vamos dar uma olhada em […]

Quando realizamos uma Regressão Linear Múltipla, precisamos escolher entre 5 métodos de entrada de dados (Enter, Forward, Stepwise, Backward e Remove). Cada um deles é exibido na Figura 1, logo abaixo. Cada um possui características diferentes com suas vantagens e desvantagens. Vamos entender em detalhes? Método Enter No método Enter, todas as variáveis são inseridas […]

Entenda o que é regressão linear simples.

A distância de cook é uma estatística para avaliar o quanto um único caso é capaz de influenciar a estimativa de um modelo de regressão.

A Regressão Linear Múltipla é um modelo de análise que usamos quando modelamos a relação linear entre uma variável de desfecho contínua e múltiplas variáveis preditoras que podem ser contínuas ou categóricas. A principal diferença entre a Regressão Linear Múltipla e a Simples, é que na simples só usamos uma variável preditora. Você pode aprender […]

A regressão de Poisson é usada quando queremos projetar o valor de uma variável de resultado calculada à partir de dados de contagem ou tabelas de contingências. Estas variáveis contabilizadas através da contagem de elementos. Já as variáveis preditoras podem ser de qualquer tipo (contínuas, binárias, categóricas, etc.). No exemplo seguinte as variáveis de contagem […]

Regressão Linear é um conjunto de técnicas que se baseiam em uma ideia comum: estimar o valor de uma variável Y através dos valores de uma ou mais variáves Xn. Dito de outra forma, isso significa poder prever o valor de uma variável através de outras variáveis. A variável predita pode ser chamada de “variável […]

A regressão logísitica é um método usado para prever uma variável de resultado que seja categórica a partir de variáveis preditoras categóricas ou contínuas. As variáveis de resultado também costumam ser chamadas de dependentes e as preditoras de independentes. O processo de prever uma categoria específica pode ser chamado de classificação. As variáveis de resultado […]