Modelo Linear Generalizado Bivariado para Variáveis Tipo-Intervalo

Os atuais métodos de regressão para variáveis simbólicas intervalares enfocam o tema como um problema de otimização, sem considerar os aspectos probabilísticos que rodeiam os modelos de regressão. Neste trabalho, apresentamos algumas distribuições bivariadas pertencentes a família exponencial que ampliam o modelo linear generalizado bivariado (MLGB) proposto por Iwasaki & Tsubaki (2005), no contexto dos dados simbólicos. Por último, realizamos um estudo comparativo entre o MLGB e os métodos não-probabilísticos propostos por Billard & Diday (2000) e Lima Neto & De Carvalho (2008).