[R-br] Duvida Regressão

[Benilton Carvalho]

Eu sei qual eh o resultado. :)

A msg implicita eh q vc gerou dados de uma beta e testou se eles vem de uma
beta com os parametros corretos... e a resposta do teste foi q nao....

Ou seja, o teste de hipotese nem sempre diz a verdade... e dizer q os dados
seguem uma log-normal ou q nao seguem poisson ou binpmial negativa eh algo
q deve ser baseado no conhecimento do processo gerador dos dados e nao nos
resultados de algum teste de adequacidade de ajuste.

b
On Apr 29, 2012 10:27 PM, "Sérgio Henrique" <sergio.edfisica em gmail.com>
wrote:

> Benilton
>
> O resultado é:
>
> D = 3.1696
> p-value < 2.2e-16
>
> Abraços
>
> Em Apr 29, 2012, às 5:10 PM, Benilton Carvalho
> <beniltoncarvalho em gmail.com> escreveu:
>
> > Como vc sabe q nao segue Poisson/Binomial Negativa?
> >
> > Imagino que vc saiba que os "testes de adequacidade/aderencia" te dao
> > resultados que podem nao ser os corretos...
> >
> > Assumindo que o sono nao esteja me atrapalhando muito, veja o q vc
> > obtem no caso abaixo...
> >
> > set.seed(1)
> > x = rbeta(100, 10, 10)
> > ks.test(x, 'dbeta', shape1=10, shape2=10)
> >
> > b
> >
> >
> > 2012/4/29 Sérgio Henrique <sergio.edfisica em gmail.com>:
> >> Oi
> >>
> >> Mesmo minha taxa não seguindo uma distribuição de Poisson ou Binomial
> >> negativa?
> >>
> >> Abraços
> >>
> >> Enviado via iPad
> >>
> >> Em Apr 29, 2012, às 1:19 PM, Daniel C Bezerra <danielcbezerra em gmail.com
> >
> >> escreveu:
> >>
> >> Se vc pretende modelar a taxa como variável resposta uma sugestão seria
> usar
> >> Poisson ou binomial negativa.
> >>
> >> Mas isto obviamente não tira a necessidade de rever os resíduos e
> checar se
> >> o ajuste foi apropriado como colocado pelo Walmes.
> >>
> >> Abs,
> >>
> >> Daniel
> >>
> >> 2012/4/29 Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com>
> >>>
> >>> Você tá aplicando testes de aderência na variável resposta marginal às
> >>> covariáveis o que é bem diferente de aplicar testes os resíduos da
> >>> regressão. Ajuste o modelo de regressão e verifique se os resíduos têm
> >>> distribuição normal. De qualquer forma é possível ajustar um modelo de
> >>> regressão lognormal sim, porém, a tua distribuição marginal pode ser
> >>> lognormal, mas a dos resíduos do modelo de regressão podem ser qualquer
> >>> outra coisa. Consulte um estatístico local.
> >>>
> >>> À disposição.
> >>> Walmes.
> >>>
> >>>
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> >>> Walmes Marques Zeviani
> >>> LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S,
> 49.231759 W)
> >>> Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná
> >>> fone: (+55) 41 3361 3573
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