Ajuste de modelos lineares generalizados para dados positivos assimétricos

Abstract

O modelo de regressão clássico pressupõe que a variável resposta seja simétrica e homocedástica. Porém, em muitas situações esses pressupostos não são alcançados e precisa-se de uma abordagem mais flexível que alcance dados de natureza contínua com comportamento positivo assimétrico. Com efeito, o Modelo Linear Generalizado (MLG), por ser versátil, permite que a variável resposta se adeque a esse comportamento, sendo as distribuições normal inversa e gama adequadas para essa modelagem. Portanto, fez-se um estudo sobre os principais aspectos práticos e teóricos dos MLGs com o objetivo de ajustar modelos onde a variável independente é de natureza contínua com comportamento positivo assimétrico utilizando técnicas computacionais. Os dados utilizados são referentes à função pulmonar de adolescentes no munícipio de Campina Grande - PB. As variáveis dependentes se ajustaram bem aos modelos assimétricos propostos, constatando que as distribuições normal inversa e gama podem ser usadas para ajustar modelos com comportamento assimétrico na variável resposta.