[R-br] Dúvida sobre o gls

[Cesar Rabak]

Luiz,

Dê uma olhada em:

Modelos DE Regressão com apoio computacional
<http://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf>
Modelos Lineares Generalizados e Extensões
<http://www.lce.esalq.usp.br/arquivos/aulas/2010/LCE5868/livro.pdf>
Modelos Lineares Generalizados - da teoria à prática -
<https://docs.ufpr.br/~taconeli/CE225/tp.pdf>

HTH
--
Cesar Rabak


2016-11-29 16:44 GMT-02:00 Luiz Leal via R-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>:

> Muito obrigado Walmes. Teria algum material pra indicar (livros, papers,
> etc)? Procurei na internet e não achei nenhum material bom.
> Desde já agradeço
> Luiz
>
>
> On Friday, November 25, 2016 2:05 PM, Walmes Zeviani <
> walmeszeviani em gmail.com> wrote:
>
>
> Luiz,
>
>
> A suposição é que de os erros são normais. Isso implica que a distribuição
> **condicional** de Y, ou seja, Y|mu(x) terá distribuição normal (no caso de
> mu(x) estar corretamente especificada). Os modelos da gls() supõe-se que os
> erros padronizados sejam normais, haja visto que exite um modelo para a
> variância dos erros (então não são iid). Os resíduos crus, portanto, não
> tem suposição. O modelo para a ser Y|(mu(x),var(z)), em que mu(x) é o
> modelo para a média e var(z) é o modelo para a variância. Sendo assim, os
> diagnósticos devem ser sobre os resíduos padronizados.
>
> À disposição.
> Walmes.
>
>
>
>
> _______________________________________________
> R-br mailing list
> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
> 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.
>
-------------- Próxima Parte ----------
Um anexo em HTML foi limpo...
URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20161201/85b11644/attachment.html>