A Regressão de Touchard e suas aplicações

Abstract

O presente trabalho apresenta o modelo de regressão de Touchard como uma alternativa para a modelagem de dados de contagens. O modelo basea-se na distribuição de Touchard a qual possui dois parâmetros, λ e δ, ligados a posição e a dispersão, respectivamente, o que possibilita acomodar dados com subdispersão ou superdispersão, e também com excessos de zeros. A estimação dos parâmetros foi feita via máxima verossimilhança. Na análise de ajuste dos dados ao modelo foram utilizados os critérios de seleção de modelo AIC (Akaike Information Criterion), o BIC (Bayesian Information Criterion), a estatística qui-quadrado e o pseudo-R2. O trabalho também discute alguns elementos diagnósticos e propõe um procedimento para modelagem e a avaliação da adequabilidade do modelo Touchard. O modelo foi aplicado na distribuição de partos em Goiás no mês de maio de 2017 para avaliar a contribuição dos aspectos socioeconômicos nas contagens de cesáreas. Os dados tem como fonte o Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos (SINASC). A aplicação mostra que pelo fato da regressão de Touchard ter dois conjuntos de covariáveis proporciona maior flexibilidade em relação aos demais modelos.