Oración 1: modelamiento de variables que siguen una distribución beta Desde el enfoque de clásico, Ferrari y Cribari-Neto (2004) propusieron modelar la media de la distribución Beta bajo el supuesto de varianza constante, mediante un modelo lineal generalizado para el parámetro de localización: h1(µd) = ηd = xᵀdβ, con h1(·) la función logit, asumiendo φ constante y conocida
Oración 2: kosmidis y Firth (2010), demostraron que la inferencia v́ıa Máxima Verosimilitud para el modelo beta propuesto conduce a conclusiones desacertadas, pues tiende a subestimar los errores estándar de los estimadores debido al sesgo del método de estimación
Conector: no obstante,
Relación: contrasting
Género: books