Diagnóstico e seleção de modelos em regressão beta

• Processo: 06/60080-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2007
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2008
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Silvia Lopes de Paula Ferrari
• Beneficiário: Patricia Leone Espinheira Ospina
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 04/15304-6 - Modelos de regressão e aplicações, AP.TEM
• Assunto(s): Análise de regressão e de correlação não linear Modelos não lineares
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Diagnostico | Hipoteses Nao Encaixadas | Influencia Local | Modelos De Regressao | Modelos Mistos | Modelos Nao Lineares

Resumo

O modelo de regressão beta proposto por Ferrari & Cribari-Neto (2004) considera que a variável resposta (taxas, proporções, frações), segue distribuição beta e que sua média é dada por um preditor linear que envolve variáveis explicativas e um parâmetro de precisão. Outros autores têm estudado o uso da distribuição beta em modelos de regressão para dados de proporção e alguns consideram a situação em que a média e a precisão são modeladas simultaneamente, ou seja, dispersão variável. Na tese de doutorado de Patrícia Espinheira foram desenvolvidas técnicas de diagnóstico para os modelos de regressão beta com dispersão constante e com dispersão variável, sendo que o método de influência local (Cook, 1986) mostrou-se decisivo. O projeto de pós-doutorado que propomos objetiva estender o modelo de regressão beta permitindo que a média da variável resposta seja definida por um preditor não-linear envolvendo regressores. Adicionalmente, pretendemos desenvolver técnicas de diagnóstico, com enfoque principal no método de influência local, para os modelos de regressão beta não-linear e para o modelo de regressão beta misto. Ainda serão estudados testes de hipóteses não encaixados para os modelos de regressão beta citados anteriormente. (AU)