As determinantes locais da paradiplomacia: o caso dos municípios ...

criassem programas de melhoria de apresentação de resultados, como se pôde observar na
sessão anterior), mas ao custo de perda de acurácia (que pode ser grande ou pequena). Os que
optarem pelo relogit terão coeficientes mais robustos e confiáveis, mas menos recursos para
expressá-los.
Na verdade, optando-se pelo relogit foi possível mostrar os dois modelos e seus
resultados. Pôde-se rodar tanto o logit quanto o relogit para o problema de pesquisa e fornecer
respostas distintas para a mesma pergunta (elas na verdade, são mais parecidas do que se
poderia imaginar, apesar de as técnicas não serem as mesmas). Até aqui, mostrou-se a
regressão logística tradicional, a sessão seguinte apresenta a técnica dos eventos raros.
5.6 Relogit: corrigindo os coeficientes para os eventos raros
Já foi dito mais de uma vez ao longo desta dissertação que o relogit não é um modelo
específico de análise de máxima verossimilhança e sim um corretor do enviesamento de
coeficientes quando os eventos são raros ou a amostra é pequena. Sendo assim, ele não
apresenta nem os resultados da razão de verossimilhança (likelihood ratio), nem o pseudo R-
quadrado. Se fossem comparados os valores do LR e do hipotético R-quadrado do logit e do
relogit, provavelmente haveria um melhor fit no primeiro, o problema é que essa medida de
encaixe é baseada em coeficientes (muito ou pouco) enviesados.
Rodou-se o relogit da mesma forma que o logit, com as mesmas variáveis e as
mesmas observações. Além disso, como não foi feita seleção da amostra dos não-eventos com
base nos eventos, ou seja, trabalhou-se com a totalidade dos municípios brasileiros, não foi
necessária a utilização dos recursos de correção para a amostra disponíveis pelo relogit
(weighting e prior correction). A correção da amostra (com o valor da proporção que o evento
possui na realidade, ) não teria, inclusive, efeito algum, porque já se sabe que a proporção de
presença de área internacional entre os municípios brasileiros é a própria quantia com a qual
se está trabalhando (87 em 5562, ou 1,564%, que é o proprio). Em outras palavras, a
“amostra” não precisa ser corrigida porque está sendo utilizada no estudo a população.
Não alterar a amostra não quer dizer que os coeficientes não devem ser corrigidos. O
relogit trabalha com essas duas operações de forma independente, porque, de fato, elas são
distintas. No capítulo 4, há informações complementares para entender esses dois processos.
O output para a rodagem do relogit é semelhante ao do logit, mas com algumas pequenas
diferenças. A tabela 21 apresenta os scores dos coeficientes corrigidos ao invés dos
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