<div dir="ltr">Luiz, <div><br></div><div>Dê uma olhada em:</div><div><br></div><div><a href="http://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf">Modelos DE Regressão com apoio computacional</a><br></div><div><span style="color:rgb(0,102,33);font-size:14px;white-space:nowrap"><a href="http://www.lce.esalq.usp.br/arquivos/aulas/2010/LCE5868/livro.pdf">Modelos Lineares Generalizados e Extensões</a><br></span></div><div><a href="https://docs.ufpr.br/~taconeli/CE225/tp.pdf">Modelos Lineares Generalizados - da teoria à prática - </a><br></div><div><font color="#006621"><span style="font-size:14px;white-space:nowrap"><br></span></font></div><div><font color="#006621"><span style="font-size:14px;white-space:nowrap">HTH</span></font></div><div><font color="#006621"><span style="font-size:14px;white-space:nowrap">--</span></font></div><div><font color="#006621"><span style="font-size:14px;white-space:nowrap">Cesar Rabak</span></font></div><div><font color="#006621"><span style="font-size:14px;white-space:nowrap"><br></span></font></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2016-11-29 16:44 GMT-02:00 Luiz Leal via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div style="color:#000;background-color:#fff;font-family:HelveticaNeue,Helvetica Neue,Helvetica,Arial,Lucida Grande,sans-serif;font-size:16px"><div><span>Muito obrigado Walmes. Teria algum material pra indicar (livros, papers, etc)? Procurei na internet e não achei nenhum material bom.</span></div><div><span>Desde já agradeço</span></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div><span>Luiz</span></div></font></span><div><div class="h5"> <div class="m_3526328029690260128qtdSeparateBR"><br><br></div><div class="m_3526328029690260128yahoo_quoted" style="display:block"> <div style="font-family:HelveticaNeue,Helvetica Neue,Helvetica,Arial,Lucida Grande,sans-serif;font-size:16px"> <div style="font-family:HelveticaNeue,Helvetica Neue,Helvetica,Arial,Lucida Grande,sans-serif;font-size:16px"> <div dir="ltr"><font size="2" face="Arial"> On Friday, November 25, 2016 2:05 PM, Walmes Zeviani <<a href="mailto:walmeszeviani@gmail.com" target="_blank">walmeszeviani@gmail.com</a>> wrote:<br></font></div>  <br><br> <div class="m_3526328029690260128y_msg_container"><div id="m_3526328029690260128yiv3024943332"><div><div dir="ltr"><div class="m_3526328029690260128yiv3024943332gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><div class="m_3526328029690260128yiv3024943332yqt1544299032" id="m_3526328029690260128yiv3024943332yqtfd83239">Luiz,</div><br clear="none"><br clear="none"></div><div class="m_3526328029690260128yiv3024943332gmail_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 clear="none"><br clear="none">À disposição.<br clear="none"></div><div class="m_3526328029690260128yiv3024943332gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Walmes.<div class="m_3526328029690260128yiv3024943332yqt1544299032" id="m_3526328029690260128yiv3024943332yqtfd27014"><br clear="none"></div></div></div></div></div><br><br></div>  </div> </div>  </div></div></div></div></div><br>______________________________<wbr>_________________<br>
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