Comparison of regression equations in health data

Authors

  • Terezinha Aparecida Guedes COCAMAR
  • Ivan Ludgero Ivanqui UEM
  • Ana Beatriz Tozzo Martins UEM

DOI:

https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v23i0.2794

Keywords:

regressão linear múltipla, comparação de regressão, variáveis dummy em regressão

Abstract

In many situations, the variable answer Y and the set of regression variables are measured in a set composed of different groups. Authors' objective is to examine how groups differ among themselves by their Y and Xi relationship and to determine whether the set of regression curves are parallel, whether they have a common intercept or whether they are identical. Dummy of variables is used to identify groups in data set. Kleinbaum et al. (1998), Krzanowski (1998), Neter, J., et al. (1996) and Seber, G. A. F. (1977) compare several regression equations by models of multiple linear regression. The method supplies the same information as that obtained with covariance and variance analyses. Methodology was applied to data of blood donors at the Blood Bank of the University Hospital of Maringá 1995-96

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Terezinha Aparecida Guedes, COCAMAR

Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual de Maringá (1981), mestrado em Estatí­stica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1985) e doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1996). Atualmente é professor titular da Universidade Estadual de Maringá. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatí­stica, com ênfase em Planejamento de Experimentos, atuando principalmente nos seguintes temas: análise de variância, teste de tukey, análise de correspondência, análise procrustes e análise de correlação Currí­culo Lattes

Published

2008-05-05

How to Cite

Guedes, T. A., Ivanqui, I. L., & Tozzo Martins, A. B. (2008). Comparison of regression equations in health data. Acta Scientiarum. Technology, 23, 1531–1535. https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v23i0.2794

Issue

Section

Statistics

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>