| Resumo: |
Em análise de dados que apresentam certo grau de assimetria, curtose ou bimodalidade, a suposição de normalidade não é válida, sendo necessários modelos que capturem estas características dos dados. Neste contexto, uma nova classe de distribuições bimodais assimétricas gerada por um mecanismo de mistura é proposta neste trabalho. Algumas propriedades para o caso particular que inclui a distribuição normal como família base desta classe são estudadas e apresentadas, tal caso resulta no chamado Modelo Mistura de Potência Normal (MPN). Dois algoritmos de simulação são desenvolvidos com a finalidade de obter variáveis aleatórias com esta distribuição. A abordagem frequentista é empregada para a inferência dos parâmetros do modelo proposto. São realizados estudos de simulação com o objetivo de avaliar o comportamento das estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros. Adicionalmente, um modelo de regressão para dados bimodais é proposto, utilizando a distribuição MPN como variável resposta nos modelos Generalizados Aditivos para Posição, Escala e Forma, cuja sigla em inglês é GAMLSS. Para este modelo de regressão estudos de simulação também são realizados. Em ambos os casos estudados, o modelo proposto é ilustrado utilizando um conjunto de dados reais referente à pontuação de jogadores na Super Liga Brasileira de Voleibol Masculino 2014/2015. Com relação a este conjunto de dados, o modelo MPN apresenta melhor ajuste quando comparado à modelos já existentes na literatura para dados bimodais. |
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