No campo da modelagem, na aplicação prática encontramos conjuntos de dados os quais apre- sentam relações que dependem do instrumento de medição ou das unidades da análise localizadas no espaço as mesmas que possuem características comúns com outras unidades ao redor delas. Simultaneamente, as variáveis de resposta têm a característica de estar restrita no intervalo unitário. Ambas situações, a dependência e a restrição do soporte nas variáveis respostas, presentes na realidade, são abordadas de forma conjunta na presente tese. As relações de dependência geradas pelo instrumento de medição, como o caso das provas de Compreensão leitora são abordadas com a inclusão de efeitos aleatórios, os quais conseguem modelar relaçoes para estruturas específicas geradas pelo instrumento de medição. As relações geradas na análise de unidades com localização espacial incluem também um efeito aleatório, sui generis, com a intenção de modelar tais relações no contexto dos modelos de regressão. Ademais, o suporte das variáveis são modelados considerando distribuições com suporte no intervalo (0,1) como é o caso das distribuições Beta, Simplex ou Kumaraswamy. Estas propriedades específicas dos conjuntos de dados analizados têm o propósito de sugerir um modelo geral o qual abrange as relações de dependência e respostas limitadas de forma conjunta com a intenção de apresentar no presente trabalho modelos adequados com a realidade, a qual é evidenciada nos conjuntos de dados de Compreensão Leitora analizados no presente trabalho, para atingir o objetivo de obter estimativas realistas.

The experience with datasets suggests the existence of response variables which contain relations, as a result of applying a measure instrument or units of analysis which are localized in the space and admit similar characteristics with units around. At the same time, response variables have the typical feature of being bounded in the interval (0,1). Both situations, relations of dependency and bounded response variables, which occur in fact, are addressed jointly in this work. Relations of dependency which are generated because of the measure instrument, for instance, the Reading comprehension test, are addresed including random effects. This effect models relations for specific structures of dependency caused as a result of applying the instrument. Relations because units of investigation are localized in the space can be modeled by a random effect, sui generis, in the spatial regression context. Bounded response variables are modeled using Beta, Simplex or Kumaraswamy distributions. This typical properties of the investigated datasets accomplish the purpose of suggesting a general model which cover simultaneously specific relations in the datasets and bounded responses, giving in this way enough models according to the realism obvious in the datasets studied in this work, as being responses for Reading comprehension, with the intention to have pragmatic inferences.