Exemplos de uso de Stepwise backward em Português e suas traduções para o Inglês
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Ecclesiastic
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Official/political
O método de seleção utilizado foi o stepwise backward.
O método utilizado também foi o stepwise backward, e a modelagem pode ser consultada na Tabela 1.
O método de modelagem utilizado foi o stepwise backward.
Empregaram-se os métodos de stepwise backward e forward como auxílio para seleção das variáveis.
O modelo final foi obtido por meio da técnica stepwise backward.
A seguir, regressão logística stepwise backward foi usada na construção dos modelos multivariados.
Para seleção de variáveis foi empregada estratégia de recuos stepwise backward.
Basearam-se emuma combinação da seleção stepwise backward para identificar fatores de risco independentes para os eventos.
O modelo foi posteriormente ajustado de acordo com o método de stepwise backward.
Regressão logística stepwise backward foi utilizada para avaliar a correlação entre as variáveis e o desenvolvimento de NIC.
A seleção das variáveis no modelo final foi feita pelo método stepwise backward não condicional.
Foi utilizado o modelo stepwise backward selection procedure, em que todas as variáveis com p< 0,20 na análise bivariada foram inseridas no modelo múltiplo.
Dados categóricos ou dicotomizados foram analisados através de regressão logística em um modelo stepwise backward.
Pelo sistema stepwise backward, foram desconsideradas as variáveis independentes não significativas p>0,05, observando-se a manutenção da capacidade de determinação r do modelo.
A análise multivariada foi realizada por meio da regressão logística, tipo"stepwise backward" passo a passo para trás.
O modelo foi refinado utilizando o método stepwise backward likelihood ratio, e a variável menos significante de cada fase foi excluída se seu nível associado de significância fosse superior a 0,05.
Para a construção dos modelos finais destas regressões todas as variáveis do estudo foram testadas pelo método stepwise backward.
A avaliação conjunta das variáveis foi feita ajustando-se um modelo de regressão logística stepwise backward com p< 0,10 como critério para a retirada da variável.
Apenas variáveis cujos níveis descritivos valores de p foram menores que 0,20 na análise bivariada foram incluídas na análise múltipla,utilizando-se o procedimento stepwise backward selection.
Métodos de stepwise backward e forward foram utilizados nessa análise e os modelos resultantes foram comparados para elaboração de um modelo final, que por sua vez incluiu a variável sexo.
Para análise dos resultados,foi realizada regressão múltipla de poisson com ajuste robusto da variância pelo modelo stepwise backward selection procedure.
Na regressão logística do tipo Stepwise Backward Elimination, foram inseridas todas as variáveis e, após a aplicação dos testes, mantiveram-se no modelo ajustado somente as variáveis que possuíam significância estatística com p.
As variáveis identificadas como significantes p<0,05 foram lançadas em modelo de regressão logística stepwise backward e as significantes foram identificadas.
Os coeficientes padronizados de mortalidade feminina por agressão segundo microrregiões do estado para o período 2003- 2007 foram relacionados às demais variáveis por meio do coeficiente de correlação de Pearson e após,foi realizada uma regressão linear múltipla, com seleção das variáveis pelo método stepwise backward.
As variáveis foram testadas por um modelo de regressão logística múltipla condicional ereduzidas a partir de um algoritmo stepwise backward, com critério de manutenção de p< 0,3 em cada passo.
Além de isso, um modelo de regressão linear múltipla com eliminação stepwise backward foi utilizado para verificar a relação entre a largura da face como variável dependente e a idade, gênero, IMC, medidas dos modelos de gesso, espessura do masseter em repouso e máxima intercuspidação e variáveis cefalométricas posteroanteriores como variáveis independentes.
A análise das variáveis que poderiam estar associadas à desnutrição foi inicialmente realizada pelo teste qui-quadrado, seguida das análises simples e múltipla,pela estratégia de modelagem stepwise backward.
Para selecionar as variáveis que ficaram retidas no modelo multivariado adotou-se um procedimento stepwise backward, sendo eliminadas uma a uma as variáveis com maior valor de p até permanecerem apenas as variáveis com p.
Para verificar a associação das variáveis independentes gênero, idade, escolaridade, situação conjugal, região de residência, tipo de doação, testes sorológicos para o Anti-HBc, HBsAg, Anti-HCV, Anti-HTLV e VDRL com a variável dependente" Infecção pelo HIV" Y 1 para HIV positivo e Y 0 para os doadores HIV negativo, foi realizada a análise de regressão logística múltipla, baseada no método stepwise backward, considerando o critério estatístico o teste da razão de verossimilhança e o teste de Wald, com nível de significância de p< 0,05.
A fim de se verificar a existência de fatores associados ao inadequado controle pressórico foi realizada regressão logística do tipo Stepwise Backward Elimination, sendo inseridas todas as variáveis no modelo, as quais foram retiradas paulatinamente com base no nível de significância p< 0,20.