Modelagem da dinâmica espacial como uma ... - mtc-m12:80 - Inpe

P i,j (x,y)= e
160
, (5.55)
onde t refere-se a outras transições que não i,j, como i,k; i,l; k,l; etc.; γi,j é um vetor de
parâmetros: γi,j = [ ß1, ß2,…,ßn ] ; e V(x,y) um vetor de variáveis independentes:
V1
V2
V(x,y) = . .
.
Vn
5.2.2.5 Calibração do Modelo
De acordo com o que foi apresentado na Seção 5.2.2.1, os testes de significância de qui-
quadrado de Wald e da estatística G correspondem a uma espécie de calibração do
modelo, pois eles contribuem para definir se uma variável independente permanece ou
é excluída do modelo de regressão logística final.
β 0
1 + ∑ e
t
i=1
+
β 0
Outros recursos para se definir sobre a manutenção ou alteração do conjunto de
variáveis selecionadas são os testes de qualidade do ajuste (“goodness-of-fit”) utilizados
em modelos logísticos e usualmente disponíveis em pacotes estatísticos, tais como os
testes de qui-quadrado de Pearson, de desvio (“deviance”) e de Hosmer-Lemeshow.
A qualidade do ajuste é avaliada com base no conjunto de parâmetros ajustados
determinados pelas variáveis independentes que integram o modelo, e não no conjunto
total dessas variáveis. Por exemplo, supondo-se que um dado modelo ajustado contém p
variáveis independentes, x´= (x1, x2, x3, …, xp), e J denota o número de distintos valores
de x observados. Se algumas observações possuem o mesmo valor para x, então J < n.
O número de observações com x = xj será indicado por mj, j = 1, 2, 3, …, J. Daí segue
γ i,j
+
. V (x,y)
γ i,j
. V (x,y)