[R-br] teste de Homogeneidade e Normalidade

[Eduardo Vargas]

Boa noite pessoal,eu que estou contente com essa discussão toda.Me ajudaram
e criaram uma lista bem extensa de discussão,através destas discussões se
aprende mais.Tiraram minhas dúvidas,porém criaram outras,mas acho que isso é
válido,pois como meio leigo no assunto me faz buscar informações a mais,e
isso é muito interessante.Obrigado.

Em 2 de junho de 2011 20:17, Daniel Marcelino <dmsilva.br em gmail.com>escreveu:

> Walmes,
> Achei bastante instrutiva essa discussão na lista. Pensei agora num
> exemplo que me ocorreu há uns 2 meses ao tentar ajudar um colega no
> mestrado que foi orientado a usar glm. Quando eu me deparei com os
> resíduos não consegui avançar, pois não tenho muito conhecimento
> teórico dos modelos generalizados.
>
> Os dados que eu digo estão aqui, caso queira ver o problema:
> http://dl.dropbox.com/u/1339742/lucio11.dta
>
> Usavamos o STATA  para rodar o seguinte modelo:
>
> glm boe bps bpi bpn bls BOL  , link(logit) family(binomial) vce(r)
> predict glmdev, dev
>
> glm boe bps bpi bpn bls BOL  , link(logit) family(binomial)
> vce(bootstrap, reps(2000) seed(10101))
> predict glmdevb, dev
>
> swilk glmdev glmdevb
> pnorm  glmdev
> pnorm glmdevb
>
> A ideia do modelo era comparar as agendas de três diferentes públicos
> (democrata satisfeito, insatisfeito e não democrata – bps, bpi e bpn),
> das atividades de plenário do senado (bls) e das promessas fiscais
> para o exercício seguinte (orçamento lei -1 = BOL) na solução imediata
> ou diferida dos acordos políticos (orçamento executado = boe).
>
> Daniel
>
>
> 2011/6/2 Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com>:
>  > 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
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José Eduardo Vargas Lopes de Aráujo
Engenheiro Agrônomo
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