Uma aplicação do problema da estimação em modelos de regressão com erros nas variáveis

Abstract

A exigência de um melhor controle dos procedimentos de mensuração tem se intensificado, levando pesquisadores a buscar novas técnicas para obter melhores resultados. E quando se trata de medições, é necessário o auxílio de algum instrumento de medição. Porém, os erros de mensuração estão presentes quando se utilizam estes instrumentos. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é mostrar o problema que se tem, quando a variável preditora do modelo de regressão apresenta algum tipo de erro na obtenção dos dados, fazendo com que o modelo de regressão clássico se torne impreciso, e consequentemente, o modelo de regressão com erro nas variáveis o apropriado para este caso. Utiliza-se como aplicação, os dados referentes ao índice de massa corporal e circunferência da cintura de 80 pessoas. Como as amostras são sujeitas a erros, o mais indicado é a utilização do modelo com erros nas variáveis (funcional), pois na estimação dos seus parâmetros, os erros são levados em consideração, a presença de erros de medida na variável independente (X), influenciam diretamente na precisão dos estimadores dos modelos, fazendo com que à medida em que o erro ligado a variável independente aumenta, o erro padrão também aumenta.