En este estudio, modelamos la tasa o proporción de un fenómeno específico utilizando un conjunto de covariables conocidas. Para ajustar el modelo de regresión, que explica el fenómeno dentro de los intervalos , , , o , empleamos una función de enlace logit. Este enfoque asegura que las predicciones del modelo permanezcan dentro del rango apropiado de cero a uno. En casos de inflación en cero, uno o ambos, la función de enlace logit se aplica de manera similar para modelar la variable dicotómica tipo Bernoulli con una respuesta multinomial. Los hallazgos demuestran que el modelo produce una matriz de información no singular, asegurando una inferencia estadística válida. Esto garantiza la invertibilidad de la matriz de información, permitiendo pruebas de hipótesis basadas en estadísticas de verosimilitud con respecto a los parámetros en el modelo. Esto no es posible con otros modelos asimétricos, como los derivados de la distribución skew-normal, que tienen una matriz de información singular en el límite del parámetro de asimetría. Finalmente, los resultados empíricos muestran la efectividad del modelo en el análisis de datos de proporción con inflación en cero y uno, demostrando su robustez y practicidad para analizar datos acotados en varios campos de investigación.