[R-br] análise de reísduo
Hélio Gallo Rocha
heliogallorocha em gmail.com
Segunda Junho 16 19:00:37 BRT 2014
Cesar,
Agradeço a indicação da obra e os comandos.
Hélio
Em 16 de junho de 2014 18:26, Cesar Rabak [via R-br] <
ml-node+s2285057n4662433h91 em n4.nabble.com> escreveu:
> Que fazendo coro às observações do Walmes, lembro que os gráficos para as
> análises citadas *já* estão disponíveis a um simples:
> > plot(objeto_retornado_pela_regressão_ou_anova)
>
> tipicamente ele retorna quatro gráficos (mais usados na opinão dos
> implementadores) mas se for chamada:
> > plot(objeto, which=<número>) onde número pode ir de 1 a 6, temos mais
> dois gráficos, em particular os que mostram a alavancagem.
>
> Uma descrição dos testes subjacentes a esses gráficos pode ser visto na
> obra de Julian J. Faraway, "Practical Regression and Anova using R", 2002.
> (esse e-book pode ser baixado do site CRAN).
>
> HTH
>
> --
> Cesar Rabak
>
>
>
>
>
> 2014-06-16 15:27 GMT-03:00 walmes . <[hidden email]
> <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4662433&i=0>>:
>
> 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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>> [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4662433&i=1>
>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>> código mínimo reproduzível.
>>
>
>
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> código mínimo reproduzível.
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Hélio Gallo Rocha
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