Modelos de regressão beta retangular heteroscedásticos aumentados em zeros e uns

Resumo

Cada vez mais, em diversas áreas de conhecimento, surgem conjuntos de dados com características particulares para as quais, em geral, metodologias de análise estatística existentes, não são adequadas. Em particular, a utilização de modelos de regressão pode ser útil para responder as perguntas de interesse. Contudo, devido à essas características mencionadas, as suposições usuais como: distribuição da variável resposta, função de ligação e forma do preditor, podem não ser satisfeitas pelos modelos existentes em relação à esses conjuntos de dados. Particularmente, quando a distribuição da variável resposta não é contemplada pelos modelos existentes, pode-se optar por transformar os dados a fim de que algum modelo existente possa ser utilizado. Entretanto, sabe-se que tal transformação pode trazer alguns problemas. Por outro lado, as vezes é possível observar variáveis cujo suporte corresponde ao intervalo (0,1) e, também, aos valores 0 e 1. Em outras palavras, tem-se à uma variável aleatória (va) mista, que assume os valores 0 e 1, com probabilidades positivas, além de valors no intervalo (aberto) (0,1). Nesse sentido, o objetivo do presente projeto é considerar um modelo de regressão beta triangular heterocedástico inflacionado de zeros. Esta proposta generaliza diversos trabalhos encontrados na literatura. Proporemos mecanismos de estimação e de análise residual sob os enfoques clássico e bayesiano. Estudaremos também a obtenção e a utilização das prioris de Jeffreys. Conduziremos estudos de simulação para avaliar o comportamento dos estimadores e dos resíduos, bem como compará-los. Análises de dados serão consideradas. (AU)