Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3572
Título: Regressão logística e suas aplicações
Título(s) alternativo(s): Logistic regression and its applications
Autor(es): GONZALEZ, Leandro de Azevedo
Palavras-chave: Mineração de dados
Regressão logística
Aplicações de regressão logística
Data mining
Logistic regression
Logistic regression applications
Data do documento: 18-Jan-2018
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: Devido ao crescente volume de dados computacionais que são produzidos e armazenados, técnicas de mineração de dados tornam-se cada vez mais necessárias para a procura de padrões relevantes de informações nestes grandes volumes. Este trabalho descreve e analisa a regressão logística, que é uma técnica para mineração de dados de resposta categórica, nas suas formas binária e múltipla. São discutidos métodos tanto para a estimação do modelo de regressão, como para a avaliação do modelo gerado. Exemplos de aplicação da regressão logística são apresentados na área financeira, ambiental e epidemiológica, os quais mostram o possível uso desta técnica nestas diferentes áreas, e a destacam como uma forte ferramenta de análise de dados de resposta categórica, que possibilita a estimação da probabilidade de ocorrência de eventos, assim como a avaliação dos fatores que contribuem para o mesmo.
Descrição: Abstract Due to the increasing volume of computational data that is produced and stored, data mining techniques are becoming each more time, more required to the search of relevant information patterns in these large volumes. This paper describes and analyses the logistic regression, which is a technique for data mining of categorical response, in its binary and multiple forms. Methods are discussed both for the estimation of the regression model and for the evaluation of the model generated. Examples of the application of logistic regression are presented in the financial, environmental and epidemiological areas, which show the possible use of this technique in these different areas, and stand out as a strong tool of data analysis of categorical response, which allows estimation of the probability of occurrence of events, as well as the evaluation of the contributing factors to them.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3572
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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