Neste texto derivamos equações de estimação para modelar conjuntos de dados correlacionados em que as distribuições marginais seguem as distribuições uniparamétricas unit-Lindley com domínio no intervalo (0,1). Uma classe de modelos de regressão é proposta para modelar o parâmetro de posição e um processo iterativo reponderado é desenvolvido para a estimação dos coeficientes da regressão e da estrutura de correlação. Estudos de simulação são realizados para verificar as propriedades empíricas dos estimadores derivados e métodos de diagnóstico, como análise de resíduos e estudos de sensibilidade baseados na curvatura conformal local são apresentados. Como aplicação, analisamos a proporção de pessoas em domicílios com abastecimento inadequado de água e esgoto nas unidades federativas do Brasil com os procedimentos desenvolvidos no texto. Finalmente, estendemos as equações de estimação para modelar conjuntamente o parâmetro de posição e a estrutura de correlação. Um processo iterativo simultâneo é derivado e algumas propriedades assintóticas dos estimadores são apresentadas.

In this text we derive estimating equations for modeling correlated data in which the marginal distributions follow the one parameter unit-Lindley distributions with domain on the interval (0,1). A class of regressions models is proposed for modeling the location parameter and a reweighted iterative process is developed for the estimation of the regression coefficients and the correlation structure. Simulation studies are performed to assess the empirical properties of the derived estimators and diagnostic procedures, such as residual analysis and sensitivity studies based on conformal local influence are given. As illustration, we analyze the proportion of people in households with inadequate water supply and sewage within federation units of Brazil by the procedures developed in the text. Finally, we extend the estimating equations for modeling jointly the position parameter and the correlation structure. A simultaneous iterative process is derived and some asymptotic properties of the estimators are presented.