(untitled) (Encontros Universitários da UFC, 2019)
Nas mais diversas áreas do conhecimento, tais como Atuária, Biologia, Economia, Engenharia, Medicina, Biologia, entre outras é comum a observação de estudos com medidas repetidas, i.e., estudos nos quais cada unidade amostral é observada em pelo menos duas ocaisões. Ademais, deve-se compreender que a presença de medidas repetidas, em geral, implica na existência de dependência entre as medidas das intra-unidades amostrais. No que tange a modelagem, ajuste e avaliação da qualidade do modelo para dados com medidas repetidas, o presente estudo destaca o uso das Equações de Estimação Generalizadas EEG’s), proposta por Liang e Zeger (1986) sob a ótica de funções de estimação (Godambe,1991). A escolha se deu devido a vantagem de que tal proposta permite a flexibilização do modelo probabilístico adotado para a variável resposta, sendo necessário apenas o conhecimento das distribuições marginais. Dessa forma, não se faz necessário sequer ter o conhecimento sobre a distribuição conjunta associada, mas somente as distribuições marginais, no qual inicialmente foi assumido serem membros da família exponencial linear, permitindo assim uma alta flexibilidade de modelagem. Com base no exposto, o presente estudo, tomando por base a proposta de Venezuela (2008), apresenta a extensão do uso das EEG’s na presença de medidas repetidas quando a distribuição marginal é Beta, generalizando assim o modelo de regressão Beta de Ferarri e Cribari-Neto (2004).