Modelos de regressão GJS longitudinais
Modelos para taxas e proporções; Distribuição GJS; Dados proporcionais longitudinais; Modelos de Regressão GJS longitudinais; Modelos lineares generalizados mistos.
Estendemos o modelo de regressão GJS que contempla uma ampla classe de distribuições com suporte limitado com base na família simétrica para o caso de observações correlacionadas, como aquelas provenientes de estudos de medidas repetidas, longitudinais ou com dados agrupados. A extensão foi realizada por meio da utilização da metodologia de modelos lineares generalizados mistos. Incluímos efeitos específicos dos sujeitos ou grupos para modelar implicitamente a variabilidade decorrente de fatores genéticos, comportamentais, ambientais ou sociais não observados. Utilizou-se a quadratura de Gauss-Hermite para integrar numericamente a função de densidade conjunta em relação aos efeitos aleatórios. O método da máxima verossimilhança marginal foi usado para obter as estimativas dos efeitos das covariáveis na resposta observada por meio do algoritmo de maximização numérica conhecido como BFGS e, preditores para os efeitos aleatórios foram obtidas por meio da estimativas empíricas de Bayes.