Módulo II, Aula 10 (MLGs)

28 Abril 2020, 14:30 • Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima

[Acetatos MLG 1-51] Modelos LIneares Generalizados: exemplo motivador; conceitos; as extensões ao Modelo Linear. As três componentes dum MLG. A família exponencial de distribuições: definição, casos particulares (Normal, Poisson, Bernoulli, 'Binomial/n', Gama). Funções de ligação e funções de ligação canónicas. O Modelo Linear como caso particular dum MLG. A Regressão Lógística como caso particular dum MLG. O exemplo de Hosmer & Lemeshow (DAC): discussão; a estimação das probabilidades de êxito; as duas formas de apresentação dos dados (100 observações Bernoulli ou 8 observações Binomial/n). Comandos do R para estudar MLGs e suas aplicação aos dados de Hosmer & Lemeshow. Consdierações adicionais sobre a Regressão Logística: interpretação do significado dos beta_j's em casos específicos (um ou mais preditores numéricos; o caso de preditores associados a factores). Algumas características da relação logística.