Ponderação de modelos com aplicação em regressão logística binária.

Abstract

Esta dissertação considera o problema de incorporação da incerteza devido à escolha do modelo na inferência estatística, segundo a abordagem de ponderação de modelos, com aplicação em regressão logística. Será utilizada a abordagem de Buckland et. al. (1997), que propuseram um estimador ponderado para um parâmetro comum a todos os modelos em estudo, sendo que, os pesos desta ponderação são obtidos a partir do uso de critérios de informação ou do método bootstrap. Também será aplicada a ponderação bayesiana de modelos como apresentada por Hoeting et. al. (1999), onde a distribuição a posteriori do parâmetro de interesse é uma média da distribuição a posteriori do parâmetro sob cada modelo em consideração ponderado por suas respectivas probabilidades a posteriori. O objetivo deste trabalho é estudar o comportamento do estimador ponderado, tanto na abordagem clássica como na bayesiana, em situações que consideram o uso de regressão logística binária, com enfoque na estimação da predição. O método de seleção de modelos Stepwise será considerado como forma de comparação da capacidade preditiva em relação ao método de ponderação de modelos.This work consider the problem of how to incorporate model selection uncertainty into statistical inference, through model averaging, applied to logistic regression. It will be used the approach of Buckland et. al. (1997), that proposed an weighed estimator to a parameter common to all models in study, where the weights are obtained by information criteria or bootstrap method. Also will be applied bayesian model averaging as shown by Hoeting et. al. (1999), where posterior probability is an average of the posterior distributions under each of the models considered, weighted by their posterior model probability. The aim of this work is to study the behavior of the weighed estimator, both, in the classic approach and in the bayesian, in situations that consider the use of binary logistic regression, with foccus in prediction. The known model-choice selection method Stepwise will be considered as form of comparison of the predictive performance in relation to model averaging