A distância de Cook é uma medida estatística essencial em modelos de regressão. Em síntese, ela indica o quanto uma única observação influencia as estimativas dos coeficientes do modelo. Em outras palavras, se um único caso tiver um impacto desproporcional sobre o resultado da regressão, a distância de Cook irá sinalizar isso. Portanto, essa métrica […]

Aqui no blog, já falamos bastante sobre regressão linear, em suas variantes simples e múltipla. A fim de aumentar nossa compreensão sobre a família de modelos de regressão, neste post, falaremos sobre a regressão de Poisson. Primeiramente, explicaremos o que é a distribuição de Poisson e por que ela é relevante para esse tipo de […]

Neste post, falaremos sobre path analysis. Primeiramente, definiremos esse tipo de análise. Em seguida, descreveremos, de maneira resumida, como ela funciona. Nós então apresentaremos o diagrama de caminho, uma forma útil de representar graficamente um modelo de path analysis. Por fim, nós falaremos sobre as limitações dessa análise e se realmente vale a pena usá-la […]

A regressão logística é uma técnica estatística utilizada para prever a probabilidade de ocorrência de um evento, a partir de uma ou mais variáveis preditoras, que podem ser categóricas ou contínuas. Nesse contexto, a variável que queremos prever é chamada de variável de resultado (ou variável dependente), enquanto as variáveis utilizadas para fazer essa previsão […]

Na análise quantitativa de dados, a regressão é uma técnica fundamental para investigarmos relações preditivas entre variáveis. Existem diferentes tipos de técnicas de regressão, mas, neste post, abordaremos duas delas, a saber, regressão linear e regressão logística. Sendo assim, o objetivo do post é apresentar brevemente cada um desses tipos de regressão para, em seguida, […]

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 […]

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 […]

Introdução: O que é o coeficiente de determinação? O coeficiente de determinação é uma medida estatística utilizada a fim de avaliar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão. Também conhecido como R² (R ao quadrado), essa métrica varia de 0 a 1. Quando o R² é igual a 0, isso indica que o […]

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, […]

Neste post, você vai entender para que serve a regressão de Poisson, uma técnica estatística usada para modelar variáveis de contagem. Vamos explicar o que caracteriza esse tipo de dado, quais variáveis podem ser incluídas como preditores e como interpretar os resultados do modelo. Além disso, traremos um exemplo prático para ilustrar a aplicação da […]

Neste post, você vai entender como a regressão linear pode ser usada para avaliar o poder preditivo de diferentes variáveis em contextos de pesquisa. Primeiramente, introduzimos o funcionamento da regressão linear e sua aplicação na análise de relações entre variáveis. Em seguida, discutimos os diferentes termos utilizados na literatura, o que pode gerar confusão sobre […]

Muito se fala sobre como realizar uma análise de regressão linear. No entanto, um assunto que recebe menos atenção é o das suposições da regressão linear. Em síntese, suposições (ou pressupostos estatísticos) são condições que assumimos — de forma implícita ou explícita — sobre os dados, a fim de aplicarmos uma determinada técnica estatística. Desse […]

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 […]

A regressão linear simples é o modelo mais básico dentro da família das regressões lineares. Nesse tipo de análise, utilizamos apenas uma variável preditora (também chamada de variável independente) para explicar ou prever os valores de uma variável de resultado (também chamada de variável dependente). Por outro lado, quando empregamos duas ou mais variáveis preditoras, […]

A regressão linear múltipla é uma técnica estatística que usamos a fim de modelar a relação linear entre uma variável de desfecho contínua e múltiplas variáveis preditoras que podem ser contínuas ou categóricas. A principal diferença entre as regressões lineares múltipla e simples é que, na simples, só usamos uma variável preditora. Por outro lado, […]

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 variáveis Xn. Ou seja, esse conjunto de técnicas visa prever o valor de uma variável com base em outras variáveis. Em síntese, a variável que será predita […]