Este código foi desenvolvido por ocasião da dissertação de mestrado entitulada "Regressão beta não linear robusta" apresentada como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Estatística.
Com o programa é possível replicar, nas mesmas condições, todos os experimentos, estudos de simulação e aplicações efetuadas por ocasião do referido trabalho, e obter os mesmos resultados.
As funções principais do código fonte foram desenvolvidas a partir de adaptações do código base da biblioteca robustbetareg do R.
Não é exigido nenhum processo de instalação, bastando que os arquivos em Dissertação - Códigos e Resultados sejam baixados para o ambiente local para serem abertos e executados por meio do software R, cujas instruções para instalação e uso, além de outras informações, estão disponíveis em https://www.r-project.org/
O programa, incluindo as bibliotecas utilizadas, foi desenvolvido e testado utiliando o R versão 4.1.0 e o RStudio versão 2024.12.1 Build 563.
- As principais funções relacionadas ao ajuste dos modelos e à execução dos experimentos estão no código fonte. As principais funções disponíveis são:
- robustbetareg: função principal, responsável por realizar o ajuste do modelo e orquestrar a chamada das demais funções envolvidas na tarefa. Estão disponiveis os ajustes para algumas formas não lineares para os estimadores MLE, SMLE e LSMLE.
- FunSample_betareg: função resposnável por geração de amostra aleatória a partir de um modelo cuja resposta segue uma distribuição beta.
- bootstrap.std.error: função responsável por calcular o erro padrão via bootstrap.
- starting.points: função responsável por obter estimativas iniciais para o processo iterativo de estimação dos parametros.
- bootstrap.wald.test: função responsável por calcular o p-valor via bootstrap para o teste tipo-Wald.
- select_tuning_constant: função responsável pelo processo de seleção da constante de afinação.
- apply_spline: função responsável por aplicar funções pré-definidas para "deslinearizar" a estrutura de regressão.
- apply_derivative: função responsável por derivar a estrutura de regressão segundo a forma não linear escolhida.
- simulate_nlrobust: função responsável por executar o processo de simulação para os cenários pré-definidos.
- nlrobust_envelope: Função responsável por gerar o gráfico de probabilidade normal com envelope simulado. Desenvolvida adaptando a função disponibilizada por Terezinha Ribeiro.
- run_simdata_experiment: função responsável por executar o experimento relacionado à aplicação com dados simulados.
Os códigos utilizados para executar as simulações estão no diretório Simulações. Aqui estão 5 pastas com os arquivos correspondentes aos cenários simulados e uma com o nome geral contendo um código comum utilizado para gerar alguns gráficos.
Dentro de cada diretório correspondente aos cenários existe um arquivo com o nome SimulaçãoCenarioX.R, em que o X corresponde ao cenário, podendo ir de 1 a 4. Além disso, também está disponibilizado um arquivo nomeado simulation_results_scenarioX.RData contendo uma lista com os diversos resultados gerados. Esse último arquivo foi disponibilizado para facilitar a checagem dessas saídas pois, a depender do hardware a ser utilizado na execução, todo o processo pode demorar algumas horas.
Os códigos utilizados para executar as aplicações estão no diretório Aplicações, que se subdivide em Aplicações com dados simulados e Aplicações com dados reais.
Os códigos utilizados para executar as aplicações com dados simulados estão no diretório Aplicações com dados simulados, onde é disponibilizado o arquivo Aplication-Simulated-Data.R com o código, além da pasta results, contendo os arquivos .Rdata com os resultados gerados.
Os códigos utilizados para executar as aplicações com dados reais estão no diretório Aplicações com dados reais, onde é disponibilizado o arquivo Aplication-RealData-Tuna-SST.R com o código.
Os dados utilizados estão na pasta dados, e os arquivos .Rdata com todos os resultados gerados estão na pasta results.
É importante ressaltar que os códigos disponibilizados foram testados para as situações e cenários utilizados nos estudos de simulação e nas aplicações da dissertação. Para outras situações os códigos podem apresentar erros ou funcionamento fora do esperado.
- Terezinha Kessia de Assis Ribeiro como orientadora da dissertação de mestrado apoiou todo o desenvolvimento, incluindo a codificação dos experimentos e aplicações, além de fornecer orientações ténicas voltadas para a parte teórica.