[R-br] teste de Homogeneidade e Normalidade

[Walmes Zeviani]

Daniel,

Em glm não existe uma única definição de resíduos. Veja nas opções da função
residuals.glm() que existem diversas opções. Há um resultado assintótico (n
tende ao infinito) que que os resíduos de pearson e deviance padronizados
convergem para distribuição normal(0,1). Por isso o gráfico qqplot ainda é
útil no diagnóstico desses resíduos. Leia os rótulos dos eixos dos gráficos
de análise de resíduos que saberá qual tipo de resíduo está sendo usado.

## Dobson (1990) Page 93: Randomized Controlled Trial :
counts <- c(18,17,15,20,10,20,25,13,12)
outcome <- gl(3,1,9)
treatment <- gl(3,3)
glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family=poisson())
plot(glm.D93, which=1)
plot(glm.D93, which=2)

Acontece que, assim como nem todos os dados contínuos são normais, também
nem todas as proporções serão binomiais e nem todas as contagens serão
Poisson. Se assim fosse todos os nossos problemas seriam resolvidos com 3
distribuições!!! Não devemos assumir uma distribuição de referência pela
natureza de representação (números inteiros). Devemos procurar exergar o
processo gerador dos dados. Eu mesmo uma vez peguei dados de contagem do
número de capulhos de algodão. Corri para o glm Poisson. Não observei um bom
ajuste (presença de forte subdispersão) e busquei respostas teóricas.
Conclusões, apesar do meu dado ser uma contagem, o surgimento de capulhos
numa planta não é um evento independente com o número de ligações que chegam
numa central telefônica em uma hora (exemplo canônico de distribuição
Poisson). Meu dado é negativamente correlacionado, mais capulhos impedem que
novos apareçam pois a planta só é capar de nutrir um número limitado deles.
Felizmente eu encontrei uma distribuição (em que Poisson é um caso
particular) para dados de contagem que considerasse esse aspecto inerente do
meu dado.

À disposição.
Walmes.

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Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
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