Título: Modelo de regressão beta com erros de medida
Pesquisadores: Jalmar M. F. Carrasco (Apresentador) (IME-USP), Silvia L. P. Ferrari (IME-USP) e Reinaldo B. Arellano-Valle(PUC-CHILE)
Data: 26 de setembro de 2012 (quarta-feira)
Horário: 16:00 horas
Local: Auditório Ruy Gomes - Departamento de Estatística da UFPE, segundo andar do CCEN
Resumo:
O modelo de regressão beta é uma abordagem apropriada para modelar variáveis continuas limitadas ao intervalo (0,1). Na prática é comum que algumas variáveis explicativas não sejam observadas diretamente ou estejam sujeitas a erro de medição. Nosso objetivo principal é estudar o modelo de regressão beta na presença de erro de medição sob o enfoque estrutural. Apresentamos três metodologias de estimação dos parâmetros: máxima verossimilhança, máxima pseudo-verossimilhança e calibração da regressão. Estudos de simulação via Monte Carlo são apresentados com o objetivo de analisar o comportamento dos estimadores do modelo proposto. Uma análise de resíduos é proposta e um conjunto de dados reais é analisado.