Modelos de regressão power logit inflacionados em zero e um

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Hattori, Emily
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Continuous proportions; Dados de frações; Distribuições power logit; Fractional data; Inflated power logit models; Modelos de regressão power logit inflacionados; Power logit distributions; Proporções contínuas
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-18092025-190308/

Dados limitados no intervalo unitário contêm informações que podem levar a conclusões práticas em diversos contextos, como na educação, saúde e economia. Alguns exemplos são a taxa de desmatamento e a taxa de conclusão de um curso. Dados assim podem ser assimétricos, possuir a dispersão dependendo da média e possuir valores nas fronteira. Modelos de regressão beta são amplamente utilizados em aplicações dessa natureza. Apesar da regressão beta permitir interpretação direta dos parâmetros, assimetria e heterocedasticidade e ter um grau de flexibilidade, a inferência, baseada em métodos de máxima verossimilhança ou bayesianos, pode ser influenciada por observações atípicas. Nesta dissertação, estudamos os modelos power logit, uma classe altamente flexível com modelos de regressão com parâmetros interpretáveis, adequados para modelagem de dados limitados com diferentes características, e os modelos power logit inflacionados em zero ou um, nos quais a variável resposta pode assumir um dos valores das fronteiras. Muitas vezes, dados de proporção apresentam valores em ambos os extremos do intervalo, como, por exemplo, proporção de leitos do SUS em municípios de São Paulo; têm municípios que não tem nenhum leito do SUS e, em alguns municípios, todos os leitos são do SUS. Nestes casos, os modelos power logit e power logit inflacionados em zero ou um não são adequados. Dessa forma, neste trabalho, contribuímos propondo as distribuições power logit inflacionadas em zero e um e seus respectivos modelos de regressão. Neste trabalho, contribuímos propondo os modelos de regressão power logit inflacionados em zero e um. A inferência sobre os parâmetros do modelo é desenvolvida via máxima verossimilhança. Resultados numéricos sugerem que os estimadores dos parâmetros do modelo têm boas propriedades em amostras de tamanho finito. Adicionalmente, métodos de diagnóstico são propostos e os modelos são aplicados em conjuntos de dados reais.