[R-br] Resíduos intrigantes entre modelo ponderado e não-ponderado!

Ivan Bezerra Allaman ivanalaman em yahoo.com.br
Terça Setembro 20 09:55:01 BRT 2011


Bom dia senhores!

Gostaria de entender porque os resíduos de um modelo não-ponderado estão sendo os mesmos de um modelo ponderado pelo inverso da variância. Apenas os plots dos modelos estão refletindo as reais mudanças da ponderação. Com certeza, os resíduos padronizados pelo plot do modelo estão diferentes do resíduo que eu estou simulando. O que está errado? Segue um CMR.

set.seed(1)
da <- expand.grid(rep=1:20,Geracao=1:5)
y1 <- rnorm(20,5,1)
y2 <- rnorm(20,10,4)
y3 <- rnorm(20,20,7)
y4 <- rnorm(20,28,12)
y5 <- rnorm(20,36,28)
da <- data.frame(da,y=matrix(c(y1,y2,y3,y4,y5),ncol=1)) # 

boxplot(da$y ~ da$Geracao)

mod <- lm(y ~ factor(Geracao), data=da)
summary(mod)
plot(mod)#problema nos resíduos

#obtendo os resíduos padronizados
resid_mod <- resid(mod)
s2_mod    <- sum(resid_mod^2)/mod$df.res 
respad_mod <- resid_mod/sqrt(s2_mod)

library(nortest)
lillie.test(respad_mod)

library(car)
leveneTest(respad_mod ~ factor(Geracao),data=da,center=mean)

#Fazendo a ponderação
Var_ger <- rep(tapply(da$y,da$Geracao,var),each=20)
Var_ger

da$Var <- Var_ger
da
#Novo ajuste como o modelo ponderado
mod1 <- lm(y ~ factor(Geracao), weights=1/Var, data=da)
summary(mod1)

#comparando os dois ajustes
par(mfrow=c(2,4))
plot(mod)
plot(mod1)

#obtendo os resíduos padronizados
resid_mod1 <- resid(mod1)
s2_mod1    <- sum(resid_mod1^2)/mod1$df.res 
respad_mod1 <- resid_mod1/sqrt(s2_mod1)#são os mesmos do modelo anterior???????????? 

lillie.test(respad_mod1)

leveneTest(respad_mod1 ~ factor(Geracao),data=da,center=mean)

qqnorm(resid_mod1)#diferente do plot???????????

boxplot(resid_mod ~ Geracao,data=da)
boxplot(resid_mod1 ~ Geracao,data=da)#deveria estar diferente não?????

Desde já, agradeço a atenção de todos.

(S,f,P)
Allaman
 
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Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman
Universidade Estadual de Santa Cruz
Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas
Ilhéus/BA - Brasil
Fone: +55 73 3680-5076
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@
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