<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace"><div dir="ltr" style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace">

Eu não posso ajudar muito sobre o que esperar desses gráficos quando o modelo está correto/errado pois meu conhecimento sobre isso é limitado. E eu acho que isso é sempre um tema para debates quando se estuda análise de regressão. O Walmes já <span id="88b491c2-557a-465b-8eda-1998f41c86ee" class="GINGER_SOFTWARE_mark">ajuntou</span> <span id="f8fcb886-6781-4572-93bc-dfea51386d1f" class="GINGER_SOFTWARE_mark">pontos</span> importantes para serem considerados<span id="4b5e88c5-c15b-4e36-b296-e6c794b3a6d8" class="GINGER_SOFTWARE_mark">.</span><span id="3c598499-88f9-485f-8092-e38f66d4f75d" class="GINGER_SOFTWARE_mark">Eu</span> <span id="b62a1f14-0781-41b0-bbfc-fd127fb78a6f" class="GINGER_SOFTWARE_mark">temo</span> <span id="ccb3b0c1-8536-4599-9f4d-e97168f1880c" class="GINGER_SOFTWARE_mark">que</span> a <span id="c669c4e6-03ae-4250-b8bb-e577bd4b0e16" class="GINGER_SOFTWARE_mark">sua</span> questão não <span id="8561bd8c-62d6-46ae-96fe-9881c1f5c824" class="GINGER_SOFTWARE_mark">tenha</span> <span id="7f5d9aad-c0e0-4374-a9ab-0d5f3af13f10" class="GINGER_SOFTWARE_mark">uma</span> resposta simples "one size fits all". Entortando um pouco a sua questão, eu perguntaria: Qual seria a distribuição esperada dos resíduos? Se a distribuição dos resíduos usando glm variar de acordo com o modelo (ao que parece sim), então a resposta à essa pergunta poderá ajudar em como interpretar o gráfico.</div>

<div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace">Infelizmente, os cursos de estatística que tomei não me permite ir além,  mas com certeza deve haver vários livros que esploram isso a fundo, incluindo o que esperar de modelos com resíduos meio-normais etc.</div>

<div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace">Um outro ponto que pode ajudar é você simular novos dados para a região que seu modelo é verdadeiro. Estimar o modelo novamente com esses dados e comparar os resíduos atuais com os obtidos anteriormente. </div>

<div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:'courier new',monospace">Daniel  </div><div><br></div></div></div></div><div class="gmail_extra">

<br><br><div class="gmail_quote">2014-08-20 10:25 GMT-03:00 ana paula coelho madeira <span dir="ltr"><<a href="mailto:apcmadeira@hotmail.com" target="_blank">apcmadeira@hotmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">




<div><div dir="ltr"><br>Daniel, de fato me expressei mal... não são os dados e sim os resíduos. <br><br>Mas minha dúvida está no fato de o plot(modelo) apresentar, entre outros, o qqplot.  A pressuposição de normalidade dos resíduos não é para análise de variância? Como interpreto esse gráfico se usei um glm?<br>

<br>Agradeço<br><br>Ana PAula<br><br><div><hr>From: <a href="mailto:dmsilva.br@gmail.com" target="_blank">dmsilva.br@gmail.com</a><br>Date: Tue, 19 Aug 2014 21:13:30 -0300<br>To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>

Subject: Re: [R-br] Função plot(modelo)<div><div class="h5"><br><br><div dir="ltr"><div style="font-family:courier new,monospace">Ana Paula, <br></div><div style="font-family:courier new,monospace">Me corrijam os estatísticos da lista, mas o que você precisa observar nos plots não é a distribuição dos dados, e sim dos resíduos. Dessa forma, mesmo uzando glm com link poisson, o QQ plot deve funcionar caso o modelo esteja ajustado.<br>



<br></div><div style="font-family:courier new,monospace">Daniel<br></div></div><div><br><br><div>2014-08-18 21:18 GMT-03:00 ana paula coelho madeira <span dir="ltr"><<a href="mailto:apcmadeira@hotmail.com" target="_blank">apcmadeira@hotmail.com</a>></span>:<br>



<blockquote style="border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">


<div><div dir="ltr">Prezados colegas,<br><br>boa noite.   A função plot(modelo) apresenta uma série de gráficos  que nos permite verificar, entre outras coisas, as pressuposições<br>de homocedasticidade e normalidade, correto? <br>



Supondo que tenho, por exemplo, dados de contagem que os erros não tenham distribuição normal. Desse modo poderia usar um GLM com família Poisson.  Nesse caso como devo interpretar os gráficos produzidos por  plot(modelo) ? ( Ou seja, se já sei que os dados não são normais, usei um GLM, o que esses gráficos me dizem? QQ plot?)<br>



<br>Agradeço muito!<br><br>Atenciosamente,<br><br>Ana Paula<br><br>                                    </div></div>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br></div>
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