Diagnóstico e seleção de modelos com resposta binária e função de ligação assimétrica - Coelho, Fabiano Rodrigues (2023)
Para variáveis resposta binárias, as funções de ligação probito e logito são amplamente utilizadas. No entanto, quando os dados são desbalanceados, as abordagens tradicionais podem não ser adequadas. Neste trabalho é considerado a função de ligação skew-probito como uma possível alternativa para modelos com resposta binária. Os parâmetros são estimados por meio de uma abordagem bayesiana utilizando Monte Carlo Hamiltoniano, e a análise de resíduos é desenvolvida. Além disso, uma extensão para o caso de modelos mistos é apresentada, com a estimação dos parâmetros sendo realizada por meio de integração numérica. Como aplicação prática, analisamos dois conjuntos de dados. Em ambas as aplicações, é possível verificar, por meio de critérios de seleção de modelos, que o modelo skew-probito é mais eficiente do que as abordagens tradicionais. Computacionalmente, para o modelo com efeitos fixos, utilizamos a linguagem Stan adaptada ao software R. No caso misto, consideramos a metodologia INLA. Propostas para trabalhos futuros também são discutidas.