Regressão quantílica com distribuições assimétricas

Abstract

Modelos de regressão baseados na família de distribuições log-simétricas e na família de distribuições mistura-escala Birnbaum-Saunders são particularmente úteis quando a variável resposta é estritamente positiva e assimétrica. Neste trabalho, propomos duas classes de modelos de regressão quantílica que

são apresentados em dois artigos, o primeiro deles baseado nas distribuições log-simétricas e o se- gundo baseado nas distribuições mistura-escala Birnbaum-Saunders. Em ambos os casos, é feita uma

reparametrização das distribuições inserindo um parâmetro de quantil. Em cada artigo, dois estudos

de simulação foram realizados utilizando o software R, sendo o primeiro deles para análise do desem- penho dos estimadores de máxima verossimilhança, dos critérios de informação AIC, BIC e AICc, e dos

resíduos Cox-Snell e quantil aleatorizado. O segundo avaliou o tamanho/poder dos testes Wald, razão de verossimilhança, score e gradiente. Os dois estudos de simulação foram conduzidos considerando diferentes quantis de interesse e tamanhos amostrais. Por fim, uma aplicação utilizando dados reais é apresentada para cada modelo proposto.