PROPOSIÇÃO DE ESTIMADOR SHRINKAGE APLICADO EM MODELOS GENERALIZADOS PARA DADOS DE CONTAGENS COM O FATOR DE INFLAÇÃO DA VARIÂNCIA ROBUSTO EM AMOSTRAS COM SUPERDISPERSÃO.
superdispersão, binomial negativo, simulação, ridge
O efeito da multicolineariedade em modelos de regressão é de suma importância de ser avaliado, por meio do fator de inflação da variância, cujo acrônimo é dado por VIF. Em se tratando de modelos lineares generalizados, a multicolinearidade presente entre as variáveis, torna-se o problema mais agravante, uma vez que, a obtenção das estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros é obtida por procedimentos numéricos, portanto, tem influência na convergência numérica, a qual, poderá ser prejudicada ou não atingida, devido a problemas de singularidade numérica entre as matrizes hessianas envolvidas no processo iterativo. Nesse contexto, este trabalho tem por objetivos propor uma estimativa para o VIF, mediante um novo estimador k, que seja robusto a efeito de superdispersão em dados de contagens. Além disso, propor correções nos erros padrões para dados de proporção submetido a efeito de superdispersão. A validação da metodologia proposta será feita pelo método de simulação de Monte Carlo e finalmente vai se aplicar a dados reais na área de entomologia agrícola, mas especificamente à pesquisa cafeeira.