Modelo de regressão beta aplicado à incidência da Covid-19 no Brasil
Carregando...
Data
Autores
Orientador(es)
Coorientador(es)
Membros da banca
Costa, José Mir Justino da
Leão, Themis da Costa Abensur
Leão, Themis da Costa Abensur
Pós-Graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Direito de acesso
DOI
Resumo
O modelo de regressão beta, em muitas situações, é utilizado para modelar dados que apresentam
o suporte definido no intervalo (0,1). Este modelo ganhou bastante destaque desde a sua
apresentação por Ferrari e Cribari-Neto (2004). Geralmente, é utilizado o método da máxima
verossimilhança (MV) para estimar os parâmetros do modelo beta, entretanto, quando o tamanho
da amostra é pequeno, os vieses dos estimadores não podem ser desprezados, sendo necessária
a correção dos vieses. Dentre as correções existentes para os vieses dos estimadores de MV,
pode-se citar a correção via bootstrap. Neste trabalho, um estudo de simulação foi realizado para
verificar o desempenho dos estimadores de MV e de MV corrigidos via bootstrap dos parâmetros
do modelo de regressão beta. Além disso, foi realizado uma aplicação do modelo de regressão
beta aos dados de COVID-19 dos 26 estados brasileiros, incluindo o Distrito Federal, no ano de
2020.
Abstract
The beta regression model is often used to model data that has support defined on the interval
(0,1). This model gained significant attention since its presentation by Ferrari e Cribari-Neto
(2004). Maximum likelihood (ML) method is generally used to estimate the parameters of the
beta regression model, however, when the sample size is small, the biases of the estimators
cannot be neglected. Therefore, it is necessary to correct these biases. Among the existing
corrections for ML estimators, the bootstrap correction can be cited. In this text, simulation
study was conducted to verify the performance of ML estimators and bootstrap-corrected ML
estimators of the parameters of the beta regression model. Additionally, the beta regression
model was applied to COVID-19 data from the 26 brazilians states, including the Federal District,
in 2020.
Descrição
Palavras-chave
Termo controlado
Autorregressão (Estatística); Correlação (Estatistica); Análise de regressão - Estatísticas
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS)
Citação
Coleções
Avaliação
Revisão
Suplementado Por
Referenciado Por
Direitos e licenciamento
Acesso Aberto