A análise adequada de dados de contagem envolve considerar tanto a variabilidade intrínseca quanto a...

Alternativa B - Modelo Binomial Negativo inflacionado de zeros (ZINB)

Introdução

Dados de contagem frequentemente apresentam características que violam os pressupostos do modelo Poisson básico, notadamente a superdispersão e o excesso de zeros.

Desenvolvimento

1. Superdispersão: Ocorre quando a variância é maior que a média. No caso, Média = 2,5 e Variância = 10. Como 10 > 2,5, há forte superdispersão.
2. Inflação de Zeros: Quando a quantidade de zeros observada (30%) é muito superior à esperada pela distribuição teórica.

Análise

• Modelo Poisson: Inadequado (exige média = variância).
• Modelo Binomial Negativo: Lida com a superdispersão, mas pode falhar se o excesso de zeros for estrutural.
• Modelo ZINB: É o mais completo para este cenário, pois utiliza uma estrutura de dois componentes: um para modelar a probabilidade de zeros extras e outro (Binomial Negativo) para modelar a contagem e a superdispersão simultaneamente.

Conclusão

Dado que os dados apresentam simultaneamente variância muito superior à média e uma alta proporção de zeros, o modelo Binomial Negativo Inflacionado de Zeros (ZINB) é a escolha técnica correta.

Alternativa B.