Palestra: Modelagem Multinível
Os modelos multinı́vel, também conhecidos por hierarchical linear models (HLM) ou generalized linear latent and mixed models (GLLAMM), têm adquirido importância cada vez mais notável, uma vez que consideram, simultaneamente, heterogeneidades individuais e aspectos contextuais que normalmente acabariam ocultos nos tradicionais generalized linear models (GLM). Equações em diferentes nı́veis são definidas a partir de estruturas hierárquicas de dados, possibilitando a especificação de componentes
aleatórios em cada nı́vel da análise e permitindo que o pesquisador reconheça as recı́procas influências entre as observações e os contextos em que se inserem. Ignorar esta relação significa elaborar análises incorretas sobre o comportamento das observações nos datasets e, igualmente, sobre o comportamento dos respectivos contextos. Os modelos multinı́vel têm sido aplicados para incremento do desempenho preditivo em diversas áreas do conhecimento, como economia, finanças, atuária, estratégia, logı́stica e
infraestrutura, polı́ticas públicas, marketing, educação, saúde, entre outras.
Palavras-chave: modelos multinível, modelos hierárquicos, HLM, GLLAMM.
Palestrante
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Prof. Dr. Luiz Paulo Fávero Professor Titular da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da USP, FEA – USP. Livre-Docente, FEA – USP. Doutorado em Administração, USP. Mestrado em Administração, USP. Graduação em Engenharia Civil, USP. Área: Atuária, Contabilidade para Usuários Externos; Controladoria e Contabilidade Gerencial; Educação e Pesquisa em Contabilidade; Mercados Financeiro, de Crédito e de Capitais. |
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