Modelo de regressão log-logístico discreto na presença de eventos competitivos
riscos competitivos; tempo discreto; máxima verossimilhança; log-logística discreta;
Kumaraswamy log-logística discreta.
Este trabalho investiga a modelagem do tempo de permanência de estudantes do ensino superior
por meio de análise de sobrevivência em tempo discreto, considerando a presença de censura e
eventos competitivos. O estudo concentra-se em dois desfechos mutuamente exclusivos na trajetória
acadêmica: formação e evasão. Propõe-se uma abordagem paramétrica baseada na distribuição
log-logística discreta e em sua generalização Kumaraswamy log-logística discreta, incorporadas em
um modelo de regressão para riscos competitivos. A qualidade inferencial dos estimadores é avaliada
por estudos de simulação em diferentes cenários, evidenciando limitações associadas à estimação
por máxima verossimilhança, com presença de viés e variabilidade elevada, além de instabilidades
numéricas em determinados casos. Na aplicação a dados dos cursos de Matemática e Estatística
da Universidade Federal da Bahia, observou-se que a participação em atividades extracurriculares
está associada a menor tempo até a formação, enquanto o sexo apresentou efeito relevante para
a formação e a idade de ingresso mostrou-se determinante para o risco de evasão, com maior
probabilidade de evasão entre estudantes mais jovens. O diagnóstico por resíduos quantílicos indicou
adequação plausível do modelo selecionado, e a comparação entre as distribuições consideradas não
evidenciou ganho estatisticamente significativo do modelo Kumaraswamy para os dados analisados.
Os resultados reforçam a relevância de modelos com riscos competitivos em tempo discreto para
compreender a dinâmica de permanência e subsidiar ações voltadas à redução da evasão no ensino
superior.