Seleção de variáveis em modelos de regressão: uma avaliação do uso de redes de probabilidades condicionais

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Melo, Roger Almeida Pereira
• Orientador(a): Oliveira, Izabela Regina Cardoso de
• Banca de defesa: Cerqueira, Pedro Henrique Ramos, Fernandes, Tales Jesus, Dorneles, Elaine Maria Seles
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
• Departamento: Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas – ICET
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Redes bayesianas; Grafo acíclico direcionado; Modelo probabilístico; Métodos stepwise; Bayesian networks; Directed acyclic graph; Probabilistic model; Stepwise methods
• Área do conhecimento CNPq: Probabilidade e Estatística
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/59596

A Rede bayesiana é um método apresentado por Judea Pearl em 1985 que descreve um modelo probabilístico gráfico, representando um conjunto de variáveis e suas dependências condicio- nais por meio de um grafo acíclico direcionado. Os vértices (ou nós) representam proposições (ou variáveis), as arestas (ou arcos), quando são direcionadas, significam as dependências pro- babilísticas entre essas variáveis. O objetivo deste trabalho é avaliar o uso de redes bayesia- nas para seleção de variáveis em modelos de regressão. A técnica é comparada com métodos stepwise em alguns cenários de simulação que consideram diferentes tamanhos amostrais, cor- relações entre as variáveis (resposta e variáveis) e diferentes números de variáveis. Além do estudo de simulação, apresentamos uma aplicação prática das redes bayesianas nesse contexto. Para isso, foram usados dados de uma pesquisa realizada entre 2018 e 2019, com médicos ve- terinários de Minas Gerais, com o objetivo de identificar os fatores de risco mais importantes associados à exposição acidental às vacinas anti-Brucella abortus (Brucelose). Uma das res- postas de interesse no trabalho é a prevalência de brucelose entre esses profissionais, que foi estimada a partir de um modelo de regressão logístico. Ao utilizar Rede bayesiana, as variáveis detectadas como mais importantes associadas à exposição acidental às vacinas foram o conhe- cimento sobre os sintomas da brucelose, se o profissional realizou procedimentos de partos prematuros ou abortos nos últimos seis meses e a frequência que o profissional usa equipamen- tos de proteção individual. Todas as análises foram realizadas no software R utilizando o pacote bnlearn. Recomendamos a combinação de métodos stepwise com redes bayesianas, pois os mé- todos stepwise são eficazes para a seleção automática de variáveis, enquanto as redes bayesianas são excelentes para visualizar e entender associações indiretas entre variáveis. Essa combinação enriquece a análise, oferecendo uma visão mais completa e detalhada dos resultados.