Modelos Aditivos Generalizados para Posição, Escala e Forma (GAMLSS) na modelagem paramétrica da taxa de congestionamento na fase de conhecimento

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo principal estudar a família dos Modelos Aditivos Generalizados para Posição, Escala e Forma (GAMLSS) no âmbito paramétrico. Esta classe de modelos foi proposta por Rigby R.A. e Stasinopoulos (2005), com o proposito de aumentar o leque de distribuições de probabilidade para a variável resposta, bem como permitir o uso de termos paramétricos e não paramétricos para as variáveis explicativas. Este trabalho também objetiva aplicar a família dos modelos GAMLSS paramétrico a um conjunto de dados. Este por sua vez, foi fornecido pelo Tribunal Regional do Trabalho da 5a região, que engloba o estado da Bahia. Uma aracterística deste conjunto de dados é que a variável resposta, taxa de congestionamento na fase de conhecimento é limitada no intervalo contínuo (0,1). Desta forma, uma distribuição de probabilidade que tem sido relevante para este tipo variáveis é a distribuição Beta. Técnicas bootstrap não paramétrico são utilizadas com o intuito de corrigir o viés dos estimadores. Encontramos também, diferentes tipos de intervalos de confiança bootstrap.