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dc.creatorRodrigues, Amanda Alecsandra Mota Roque-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4769018938068201eng
dc.contributor.advisor1Carvalho, Jhonnata Bezerra de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0061500628399827eng
dc.contributor.advisor-co1Leão, Jeremias da Silva-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1079978062491227eng
dc.contributor.referee1Loose, Laís Helen-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2041275617924495eng
dc.contributor.referee2Melo, Moizés da Silva-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8475352003289842eng
dc.date.issued2022-06-20-
dc.identifier.citationRODRIGUES, Amanda Alecsandra Mota Roque. Modelo de regressão beta para diferença de proporções: teoria e aplicações. 2022. 69 f. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2022.eng
dc.identifier.urihttps://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8975-
dc.description.resumoNeste trabalho é realizado um estudo referente à regressão beta, com a finalidade de modelar taxas ou proporções que variam no intervalo (−1,1). A distribuição de probabilidade estudada é um caso particular da distribuição beta truncada, que assume valores no intervalo (a,1), (a < 1), ou ainda, da fórmula geral da distribuição beta no intervalo (a,b), no qual −∞ < a < b < ∞. A distribuição beta no intervalo (−1,1) foi denominada, no presente trabalho, como distribuição beta modular, na qual foram feitas reparametrizações dos parâmetros em função da média e precisão, e, com isso, foram atribuídas estruturas de regressão para esses novos parâmetros. Além disso, foram propostas novas funções de ligação e a estimação dos parâmetros foi feita através do método de máxima verossimilhança. Um estudo de simulação foi realizado para verificar os desempenhos dos estimadores de máxima verossimilhança considerando três diferentes tipos de funções de ligação para a média. Ademais, o modelo de regressão beta modular foi aplicado em dois conjuntos de dados reais referentes à eleição presidencial norte-americana no ano de 2016 e à diferença entre os percentuais de votação do ex-presidente Lula nas eleições de 2002 e 2006.eng
dc.description.abstractIn this work is related a study about a beta regression, in order to model rates or proportions that vary in the interval (−1,1).The probability distribution studied is a particular case of the truncated beta distribution, which assumes values in the interval (a,1), (a < 1), or even the general formula of the beta distribuition in the interval (a,b), where −∞ < a < b < ∞. The beta distribution in the interval (−1,1) was called, in the present work, as modular beta distribution, in which parameterizations were made as a function of the mean and precision, and, therefore, regression structures were assigned to these new parameters. In addition, new link functions were proposed and the parameter estimation was performed using the maximum likelihood method. A simulation study was carried out to verify the performance of the maximum likelihood estimators considering three different types of link functions for the mean. Furthermore, the modular beta regression model was applied to two real data sets referring to the US presidential election in 2016 and the difference between the voting percentages of former president Lula in the 2002 and 2006 elections.eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttps://tede.ufam.edu.br/retrieve/57560/Disserta%c3%a7%c3%a3o_AmandaRodrigues_PPGM.pdf.jpg*
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal do Amazonaseng
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataseng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.initialsUFAMeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Matemáticaeng
dc.rightsAcesso Aberto-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectEstatística matemáticapor
dc.subjectAnálise de regressãopor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRAeng
dc.titleModelo de regressão beta para diferença de proporções: teoria e aplicaçõeseng
dc.typeDissertaçãoeng
dc.subject.userMáxima verossimilhançapor
dc.subject.userAnálise de diagnósticopor
dc.subject.userTaxas e proporçõespor
dc.subject.userModelo de regressãopor
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