Modelos de Regressão Quantílica Bayesiana para Dados de Pesquisa Complexa sob Amostragem Informativa

Resumo O interesse em considerar a relação entre variáveis aleatórias em quantis em vez da média emergiu em vários campos, e os dados coletados de desenhos de pesquisa complexos são de fundamental importância para diferentes áreas. Apesar da extensa literatura sobre análise de dados de pesquisa e modelos de regressão quantílica, artigos de pesquisa que exploram a estimativa de regressão quantílica levando em conta um desenho informativo têm sido restritos principalmente a uma estrutura frequentista. Neste artigo, introduzimos diferentes métodos bayesianos baseados no estimador ponderado pela pesquisa e nas equações de estimativa. Um estudo de simulação baseado em modelo avalia os métodos propostos em comparação com abordagens alternativas e um ajuste de modelo ingênuo que ignora o desenho de amostragem informativa sob diferentes cenários. Além disso, ilustramos e realizamos uma análise de sensibilidade prévia em um estudo de simulação baseado em desenho que utiliza dados da Prova Brasil 2011.