Modelo de Regressão Beta com Erros de Medida

O modelo de regressão beta é uma abordagem apropriada para modelar variáveis contínuas limitadas ao intervalo (0,1). Na prática é comum que algumas variáveis explicativas não sejam observadas diretamente ou estejam sujeitas a erros de medição. Nosso objetivo principal é estudar o modelo de regressão beta na presença de erros de medição sob o enfoque estrutural. Apresentamos três metodologias de estimação dos parâmetros: máxima verossimilhança, máxima pseudo-verossimilhança e calibração da regressão. Estudos de simulação via Monte Carlo são apresentados com o objetivo de analisar o comportamento dos estimadores do modelo proposto. Uma análise de resíduos é proposta e um conjunto de dados reais é analisado. Palavras chaves: Modelo de regressão beta; modelo com erros de medida; máxima verossimilhança; máxima pseudo-verosimilhança; calibração da regressão; quadratura de Gauss-Hermíte.