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dc.contributor.advisorRibeiro, Terezinha Késsia de Assis-
dc.contributor.authorErthal, Davi Dantas-
dc.identifier.citationERTHAL, Davi Dantas. Estudo sobre regressão beta robusta. 2025. 39 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2025.pt_BR
dc.description.abstractModelos de regressão beta são amplamente utilizados para modelar respostas contínuas limitadas ao intervalo unitario. Exemplos incluem proporção de renda gasta com alimentaçao, índice de qualidade de vida, cobertura de seguro saude, entre outros. Os parâmetros destes modelos são geralmente estimados pelo metodo de maxima verossimilhança, que e sensível a observacães discrepantes, podendo resultar em inferências equivocadas. Este trabalho apresenta um breve estudo sobre a robustez de estimadores recentemente propostos sob modelos de regressãao beta. Estas abordagens robustas, baseadas em M-estimadores, visam minimizar a influencia de observacoes atípicas, mantendo boas propriedades estatísticas. Por fim, os diferentes metodos inferenciais robustos sao avaliados e comparados por meio de uma aplicaçao com dados reais.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordRegressão betapt_BR
dc.subject.keywordMáxima verossimilhançapt_BR
dc.titleEstudo sobre regressão beta robustapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2026-01-12T21:19:28Z-
dc.date.available2026-01-12T21:19:28Z-
dc.date.submitted2025-02-20-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/43312-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
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