Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2019.É muito comum em dados de indicadores geográficos haver estrutura hierárquica,
principalmente no Brasil por ser um país que se divide em estados e municípios. Por
conta disso, o modelo de regressão clássica não consegue captar toda a variabilidade que é
diferente para cada estado. Com isso, modelos que consideram essa hierarquia presente no
dados são comumente usados e são chamados de modelos hierárquicos. O objetivo deste
trabalho é apresentar três tipos de modelos: de efeitos fixos, com intercepto aleatório e com
intercepto e inclinações aleatórios. Sendo cada modelo sendo realizado pela abordagem
de regressão clássica e pela abordagem de regressão Bayesiana e assim discutir os seus
resultados. O melhor modelo vai ser utilizado para discorrer sobre como cada covariável
está impactando no repasse de verba federal aos municípios, ou seja, o quanto do repasse
está se refletindo nos indicadores e tentar entender a lógica do repasse de verba federal:
deveria ser um benefício aos municípios com indicadores ruins para que melhorassem ou um
benefício aos municípios com bons indicadores para se manterem bons. E esse contexto está
atrelado a ideia de municipalização dos recursos. A modelagem hierárquica com interceptos
e coeficientes aleatórios apresentou os melhores resultados tanto na abordagem clássica
quanto na Bayesiana. Seus resultados mostraram a importância de cada covariável, sendo
as covariáveis que tinham polaridade no seu indicador como menor-melhor apresentaram
estimativas negativas e aqueles que tinham polaridade maior-melhor tiveram estimativas
positivas. Pôde-se concluir que a lógica do repasse de verba é que funciona como uma
política de manutenção dos grandes municípios e despriorização dos pequenos
