<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Luiz,<br><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">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.<br><br>À disposição.<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Walmes.<br></div></div>