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Neste trabalho é apresentado inicialmente um levantamento da literatura referente a modelos de regressÆo nÆo lineares quando a variável resposta é binária e as observa‡äes sÆo um painel de dados. Tais modelos podem incluir efeitos de várias fontes: variáveis específicas de interesse, heterogeneidade nÆo observável dos indivíduos e valores defasados da variável resposta. A parte original do trabalho consiste nos estudos por simula‡Æo usando programa‡Æo criada para esse fim no software R, visando comparar duas propostas recentes da literatura para ajustar, por máxima verossimilhan‡a condicional, modelos dinâmicos que incluem os três tipos de efeitos mencionados. Também é original o estudo empírico, usando a metodologia de reamostragem bootstrap, de características da distribui‡Æo conjunta dos estimadores dos parâmetros em análises intermediárias dos dados. A justificativa do trabalho é a atualidade do tema e a inexistência de programas de ajuste de modelos dinâmicos de resposta binária na maioria dos softwares comerciais.

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Sobre o autor: possui gradua‡Æo em Estatística pela UFC - Universidade Federal do Ceará e mestrado em Estatística pela UFSCar - Universidade Federal de SÆo Carlos. Atualmente é professora da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso e doutoranda em Estatística no programa interinstitucional USP/UFSCar.

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