Modelos para dados binários são bastante utilizados em várias situações práticas. Transformações em Análise de Regressão podem ser aplicadas para linearizar ou simplificar o modelo e também para corrigir desvios de suposições. Neste trabalho, descrevemos o uso de transformações nos modelos de regressão logística para dados binários e apresentamos modelos envolvendo parâmetros adicionais de modo a obter um ajuste mais adequado. Posteriormente, analisamos o custo da estimação quando são adicionados parâmetros aos modelos e apresentamos os testes de hipóteses relativos aos parâmetros do modelo de regressão logística de Box-Cox. Finalizando, apresentamos alguns métodos de diagnóstico para avaliar a influência das observações nas estimativas dos parâmetros de transformação da covariável, com aplicação a um conjunto de dados reais.

Binary data models have a lot of utilities in many practical situations. In Regrssion Analisys, transformations can be applied to linearize or simplify the model and correct deviations of the suppositions. In this dissertation, we show the use of the transformations in logistic models to binary data models and models involving additional parameters to obtain more appropriate fits. We also present the cost of the estimation when parameters are added to models, hypothesis tests of the parameters in the Box-Cox logistic regression model and finally, diagnostics methods to evaluate the influence of the observations in the estimation of the transformation covariate parameters with their applications to a real data set.