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A modelagem estatística permite a avaliação da relação entre uma ou mais variáveis dependentes com outras variáveis independentes de uma população de interesse. O objetivo nestes casos é avaliar a significância da associação das variáveis independentes com a(s) variáves(is) dependentes. Quando estamos lidando com uma variável dependente, também chamada de variável resposta, e ela possui distribuição normal, pode-se utilizar os modelos lineares. O presente trabalho teve como foco a análise e aplicação de modelos de regressão, com ênfase nos modelos de regressão logística e de análise de sobrevivência, utilizando dados da área da saúde e simulações computacionais no programa estatístico R. Buscou-se compreender os contextos
em que os modelos de regressão logístico e de sobrevivência são mais adequados, explorando seus pressupostos teóricos e o processo de inferência dos parâmetros. Além disso, realizaram-se simulações de dados para investigar o comportamento dos ajustes desses modelos em diferentes situações experimentais.
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Contagem da Galoá, excluindo robôs conhecidos. Atualizado em 30/09/2026.
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