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Modelos regressivos

Os modelos de regressão linear servem para explicar um determinado outcome a partir de um grupo de variáveis predictoras.

Na regressão linear os dados são modelados através de funções lineares predictoras e os parâmetros desconhecidos do modelo são estimados a partir dos dados.

Os Modelos Lineares Generalizados (MLG) são generalizações fléxiveis de modelos de regresão linear aplicáveis a variáveis resposta (outcomes) cuja distribuição dos erros não é uma distribuição normal.

Alguns dos exempos mais conhecidos de MLG são a regressão logística, a regressão de Poison, ou a regressão de Cox.

Lima, Bruno A. (2008) Acesso ao transplante de rim de dador cadáver no norte de Portugal. Dissertação de Mestrado em Saúde Pública. Faculdade de Medicina da Universidade do Porto. [acedido em 2 de maio de 2013].

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