Modelo de Regressão Simplex Multivariado (Inferência, Diagnóstico, Aplicação)
Modelo de regressão Simplex multivariado, inferência, diagnóstico e aplicações.
Na literatura existem modelos bem estabelecidos para analisar variáveis mensuráveis no intervalo aberto (0,1) que representam taxas, proporções ou índices; entre eles está os modelos associado às distribuições Beta e Simplex. Na prática, existe a necessidade de ter modelos multivariados, em particular o caso bivariado. Nesse sentido, o presente trabalho tem como objetivo principal propor o modelo de regressão Simplex Multivariado (MRSM) via função cópula. Estimadores para os parâmetros são encontrados via o método de máxima verossimilhança (MV) e, via um estudo de simulação estuda-se o comportamento assintótico deles. Uma análise de diagnostico tais como: análise de resíduos e influência global (distância de Cook generalizada e afastamento da verossimilhança) são desenvolvidos, isto com o intuito a identificar possíveis pontos atípicos e/ou influentes e adequabilidade do modelo aos dados. Por fim, os resultados são aplicados a um conjuntos de dados reais para exemplificar a metodologia desenvolvida.