Odd log-logística skew t-student: proposição, propriedades e aplicações em ensaios experimentais

Resumo

A proposição de uma nova distribuição de probabilidade, acompanhada de fundamentação matemática, simulações computacionais e aplicação a dados reais, representa uma contribuição relevante para a área estatística. O modelo introduzido, denominado Odd Log-Logística Skew T-Student (OLLST), possui cinco parâmetros e apresenta comportamento assimétrico e bimodal, graças à inclusão de um parâmetro extra que amplia sua flexibilidade. Foram exploradas diversas propriedades teóricas, como a função quantílica e determinadas expansões assintóticas. Esse modelo mostra-se adequado para situações em que os dados contêm valores extremos ou exibem padrões de assimetria bimodal, seja à direita ou à esquerda. A estimação dos parâmetros foi realizada utilizando o método da máxima verossimilhança. O modelo foi aplicado a um conjunto de dados obtidos por meio de um delineamento inteiramente casualizado, e a comparação entre tratamentos foi conduzida por meio de testes de hipóteses. Adicionalmente, gráficos baseados na distribuição OLLST foram produzidos para ilustrar seu comportamento sob diferentes configurações. Os resultados obtidos indicam que o modelo OLLST fornece ajustes satisfatórios e constitui uma alternativa promissora para a análise de dados com presença de outliers ou assimetria bimodal.