Modelos Aditivos Generalizados para Localização, Escala e Forma (GAMLSS)

GAMLSS é uma ampla classe de modelos de regressão semi-paramétricos introduzida por Robert Rigby e Mikis Stasinopoulos em 2005. Diferentemente da regressão clássica, que modela apenas a média de uma resposta, GAMLSS permite que cada parâmetro de uma distribuição paramétrica escolhida — localização (ex., média), escala (ex., variância) e forma (ex., assimetria, curtose) — seja modelado como uma função aditiva de covariáveis. Isso possibilita capturar heteroscedasticidade, assimetria e caudas pesadas simultaneamente dentro de um único framework unificado.