Robust beta regression through the logit transformation (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERRARI, SILVIA LOPES DE PAULA - IME ; MALUF, YURI SAMPAIO - IME ; QUEIROZ, FRANCISCO FELIPE DE - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1007/s00184-024-00949-1
- Subjects: ROBUSTEZ; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
- Keywords: Beta regression; Lq-likelihood; Outliers; Proportional data; Robust estimators; Robust inference
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Heidelberg
- Date published: 2025
- Source:
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- Status do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
MALUF, Yuri Sampaio e FERRARI, Sílvia Lopes de Paula e QUEIROZ, Francisco Felipe de. Robust beta regression through the logit transformation. Metrika, v. 88, p. 61–81, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00184-024-00949-1. Acesso em: 10 mar. 2026. -
APA
Maluf, Y. S., Ferrari, S. L. de P., & Queiroz, F. F. de. (2025). Robust beta regression through the logit transformation. Metrika, 88, 61–81. doi:10.1007/s00184-024-00949-1 -
NLM
Maluf YS, Ferrari SL de P, Queiroz FF de. Robust beta regression through the logit transformation [Internet]. Metrika. 2025 ; 88 61–81.[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00184-024-00949-1 -
Vancouver
Maluf YS, Ferrari SL de P, Queiroz FF de. Robust beta regression through the logit transformation [Internet]. Metrika. 2025 ; 88 61–81.[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00184-024-00949-1 - PLreg: an R package for modeling bounded continuous data
- Power logit regression for modeling bounded data
- Análise de dados com suporte limitado: modelos power logit e contribuições à inferência robusta
- Bootstrap prediction intervals in beta regressions
- Improved score tests in symmetric linear regression models
- Adjusted likelihood inference in an elliptical multivariate errors-in-variables model
- Errors-in-variables beta regression models
- Mixed beta regression: A Bayesian perspective
- Multiplicative errors-in-variables beta regression
- Robust estimation in beta regression via maximum Lq-likelihood
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