[R-br] análise de reísduo

Hélio Gallo Rocha heliogallorocha em gmail.com
Segunda Junho 16 19:00:06 BRT 2014


Caro Walmes,

Muito obrigado pela orientação, ou melhor, pela aula.

Estas considerações só podem ser feitas quando se tem profundo conhecimento
do assunto, que não é o meu caso.

Se me permite, vou explanar em três linhas o que pretendo, se puder
estender sua orientação, agradeço desde já.

Fico no aguardo

Hélio


Em 16 de junho de 2014 15:29, Walmes Zeviani 2 [via R-br] <
ml-node+s2285057n4662428h36 em n4.nabble.com> escreveu:

> Caro Hélio,
>
> É do meu conhecimento que muitas pessoas adotam a aplicação de testes de
> hipótese aos resíduos para se assegurarem da validade dos pressupostos.
> Aqui vão algumas preocupações da minha parte sobre essa abordagem e
> recomendações gerais.
>
>    1. Teste de normalidade para os resíduos. Os resíduos crus não são
>    independentes. Sua covariância é proporcional aos elementos fora da
>    diagonal da matriz de projeção H = X (X'X)^{-1} X'. Os testes de
>    normalidade assumem uma amostra aleatória independente. Os resíduos crus
>    não são. Logo, inferência a partir do teste não é segura.
>    2. Caso queira fazê-lo, considere os resíduos studentizados ou
>    externamente padronizados, pois estes corrigem para os elementos da matriz
>    H.
>    3. Embora esses resíduos satisfaçam os requisitos dos testes, ainda
>    não o considero útil aplicá-los. Suponha que o teste de normalidade rejeite
>    a hipótese nula. Qual será sua decisão? Abandonar a análise? Ou procurar
>    identificar a causa da rejeição para tentar corrigir/amenizar? Se for
>    procurar pela causa você certamente fará gráficos desses resíduos. Ou seja,
>    o teste de hipótese não é informativo quando há rejeição da hipótese. A
>    análise visual é muito mais interessante pois, no caso de afastamento dos
>    pressupostos, você pode ter alguma indicação de como proceder: remover
>    observação influente, aplicar transformação, ir para um modelo com
>    suposições mais relaxadas/condizentes.
>    4. O argumento mais frequente contra a análise gráfica é a sua
>    subjetividade. De fato, pessoas olham para os gráficos e tem impressões
>    diferentes. Já considerar um p-valor menor ou não que 5% parece ser, para a
>    maioria, livre de subjetividade. Mas se decidir por um p-valor retornado
>    por um teste subjetivamente escolhido e aplicado em situações muitas vezes
>    fora das assumidas pelo teste não é subjetivo? Não é subjetivo adotar um
>    Shapiro-Wilk, Anderson-Darling, Kolmogorv-Smirnov ou outro? Um Levene ou
>    Bartlett? Subjetividade por subjetividade na minha consideração.
>    5. O mais importante é que uma análise gráfica pode ser conduzida para
>    uma ampla classe de modelos enquanto que testes de hipótese como esse
>    perdem campo  para modelos mais gerais ou delineamento mais complexos. Como
>    avaliar a homogeneidade de variâncias para um experimento fatorial?
>    Combinar os níveis dos fatores? E se for um fatorial fracionado ou ensaio
>    com uma única repetição por cédula? Se os resíduos de deviance de um modelo
>    Poisson, por exemplo, sé terá distribuição normal para amostras grandes,
>    então qual a validade de o teste para uma amostra pequena? O que é uma
>    amostra pequena/grande?
>    6. Uma coisa que eu realmente sou contra é o exagero na aplicação dos
>    testes de hipótese. Vejamos o caso clássico da análise de experimentos.
>    Para concluir a análise tem-se que: Testar normalidade (1), testar
>    homogeneidade de variâncias (2), testar o efeitos dos termos do modelo
>    (pela anova, 3) e aplicar contrastes entre médias (4). Eu não acho que a
>    investigação estatística seja um conjunto de procedimentos como esse.
>    7. A análise gráfica é útil. Afastamentos realmente comprometedores
>    são identificados via uma análise gráfica até mesmo por pessoas não
>    treinadas. O que fazer diante dos possíveis cenários requer um pouco de
>    treino. Simples recomendações são: Q-q norm com disposição curvada ->
>    assimetria -> transformar? Resíduos~ajustados em forma de cone -> relação
>    média variância -> transformar? Resíduos de desvio grande e/ou alta
>    alavancagem -> remover? E assim vai.
>
> À disposição.
> Walmes.
>
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