Modelagem de dados bimodais censurados
assimetria; bimodalidade; tobit; potência normal bimodal
Durante os estudos teóricos e na análise de dados os processos inferenciais usualmente
são considerados sob a suposição da distribuição normal para os dados, entretanto,
na prática muitas vezes esta suposição não é válida e os dados podem apresentar
certo grau de assimetria e bimodalidade.
Nos casos em que os dados são assimétricos, muitos autores têm usado transforma-
ções de variáveis para alcançar a normalidade. Porém, esta técnica apresenta dificuldades,
por exemplo de interpretação dos resultados com a variável transformada. Já
quando se tem dados bimodais, um modelo de mistura de duas distribuições geralmente
é ajustado, todavia este pode apresentar problemas de não-identificabilidade.
Portanto, nosso objetivo é estudar distribuições que sejam capazes de incorporar
valores práticos de assimetria e bimodalidade e aplicá-las a algumas situações.
Neste trabalho apresentamos duas distribuições assimétricas estudadas na literatura
e suas extensões bimodais, utilizamos a abordagem da máxima verossimilhança e
bayesiana para a estimação dos parâmetros destes modelos para dados não-censurados
e censurados.