Los datos de tasa o proporción se modelan utilizando un modelo de regresión. El modelo de regresión considerado se puede utilizar para estudiar fenómenos con una respuesta en los intervalos (0, 1), [0, 1), (0, 1], o [0, 1]. Para conectar la variable de respuesta con el predictor lineal en el modelo de regresión, utilizamos una función de enlace logit, que garantiza que la predicción obtenida se encuentre entre cero y uno en los casos inflados en cero o uno (o ambos). El modelo se complementa con la suposición de que los errores siguen una distribución normal con sesgo de potencia, lo que resulta en un modelo muy flexible, y con una matriz de información no singular, lo que constituye una ventaja sobre otros modelos existentes en la literatura. Para explicar la probabilidad de masa puntual en los valores cero y/o uno (parte inflada), utilizamos un modelo logístico politómico con covariables. Los resultados de dos ilustraciones mostraron que el modelo propuesto es una mejor alternativa en comparación con modelos ampliamente conocidos en la literatura.