[R-br] Residuos quantile randomizados (qresiduals{stamod})

[Cesar Rabak]

Fernando,

OK quanto à leitura do artigo! Quando você o tiver mais bem digerido,
talvez possamos ajudá-lo melhor pois antes disso pode haver tanto ruído na
comunicação que levaríamos intermináveis "trédis' para descobrir que cada
um estaria a falar de coisas diferentes... pensando tratarem-se das
mesmas... [?]

A razão de usar essa abordagem com GLM que use a tweedie deveria ser o fato
de haver uma expectativa que nessa regressão os resíduos poderiam ser ter
distribuição diferente da Normal.

Não consigo dizer nada sobre a análise de variância que você deseja fazer
pois pode aqui também haver anfibologia: a ANOVA seria para comparar
modelos ou para comparar respostas?

HTH
--
Cesar Rabak


2015-04-12 23:15 GMT-03:00 Fernando Antonio de souza <nandodesouza em gmail.com
>:

> Oi Cesar
> Eu li o artigo bem rapidamente mas preciso ler com mais atenção. O meu
> objetivo é entender a razão de utilizar essa função para criar gráficos
> quartil quartil de modelo com variável com distribuição  tweedie. E a
> primeira vez que trabalho com esse modelo e estou com duvida em como
> avaliar esse modelo (os pressupostos) para validar a analise de variancia.
> Como avaliar se o modelo de distribuição de freqüência foi correta. Vi em
> uma busca na internet alguem que avaliou quantil quantil plot utilizando a
> função qresid(). Por isso quero mais informações sobre ela e seu uso.
> Em 12/04/2015 18:22, "Cesar Rabak" <cesar.rabak em gmail.com> escreveu:
>
>> Fernando,
>>
>> Sua pergunta enseja algumas questões anteriores...
>>
>> 1) Você leu o artigo de Dunn and Smyth citado no help da função ?
>>
>> 2) Qual a lógica haveria em aplicar o shapiro.test?
>>
>> HTH
>> --
>> Cesar Rabak
>>
>>
>> 2015-04-12 14:22 GMT-03:00 Fernando Antonio de souza <
>> nandodesouza em gmail.com>:
>>
>>> Alguém pode me explicar os residuo quantile aleatorizados? Como posso
>>> usá-lo para avaliar ajuste do modelo de distibuição de meu modelo através
>>> de quantil-quantil plot,  uma vez que o mesmo utiliza aleatorizações para
>>> gerar residuos de distribuição contínua, ou seja a cada rodada ele dará
>>> valores diferentes.
>>>
>>> Tem sentido utilizá-lo com a função shapiro.test()?
>>>
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