Modelo de regressão para valores extremos bimodais

Abstract

Eventos climáticos extremos resultam da combinação de valores extremos de duas ou mais variáveis aleatórias climáticas. Por outro lado, quando pelo menos uma dessas variáveis apresenta características multimodais, os sistemas climáticos tornam-se mais complexos. A distribuição GEV bimodal, proposta por Otiniano (2023), surge como uma alternativa para a modelagem univariada de extremos em sistemas climáticos complexos. Neste trabalho, propomos um novo modelo de regressão que descreve a relação entre uma variável resposta de valores extremos bimodais com outras variáveis aleatórias. Esse modelo de regressão é baseado na distribuição GEV bimodal (BGEV). Uma das inovações do novo modelo de regressão BGEV é a reparametrização do parâmetro de localização em termos de sua mediana, o que facilita a interpretação dos resultados. A estimação dos parâmetros do modelo de regressão BGEV foi desenvolvida com base no método de máxima verossimilhança. O desempenho desse estimador foi avaliado a partir de estudos de simulação de Monte Carlo. Por fim, o modelo de regressão BGEV foi aplicado a dados climáticos da estação meteorológica A002, localizado em Goiânia, esses dados são inéditos sendo essa uma novidade apresentada neste trabalho. A adequabilidade deste ajuste foi validada com base nos resíduos quantílicos.