Regressão beta geograficamente ponderada

Abstract

Modelos de Regressão Linear Clássica são comumente utilizados para descrever a relação existente entre uma variável resposta e um conjunto de variáveis explicativas. Entretanto, esse modelo assume que a variável resposta segue distribuição normal com variância constante e que as relações se dão de forma igualitária no espaço. Dessa forma, esse modelo não é o mais adequado para ajustar dados provenientes de taxas ou proporções que possuam variações pelo espaço. Para lidar com as taxas e proporções, o modelo de Regressão Beta tem se mostrado como uma boa alternativa, já que acomoda naturalmente variáveis restritas a algum intervalo da reta real e que possuem heterocedasticidade, característica comum em dados de taxas e proporções. E para atender à heterogeneidade espacial, o modelo de Regressão Geograficamente Ponderada, por meio de uma extensão do modelo de regressão linear, permite que haja variações locais nos parâmetros e com isso proporciona melhor conhecimento do fenômeno espacial em estudo. Neste trabalho propomos o modelo de Regressão Beta Geograficamente Ponderada, de modo que, ao unir as características dos dois modelos supracitados, possa fornecer melhor ajuste no estudo de dados restritos a algum intervalo da reta real e que possuem heterogeneidade espacial. Esse modelo foi aplicado à proporção de domicílios que possuem telefone fixo no estado do Espírito Santo e apresentou resultados mais apropriados que os resultados dos modelos globais e do modelo de Regressão Geograficamente Ponderada.