<div>Seguindo a proposta do gilson, apos rodar o modelo utilizando aov ou lm veja a distribuição dos residuos graficamente através da função qqp do pacote CAR</div><div>qqp(rstandard(modelo.lm),"norm")</div><br><div>A função mostra um gráfico quantile-quantile da distribuição normal com uma banda de confiança 95% o que dá mais segurança na hora de tomar a decisão.</div><br><br><br><div class="gmail_quote_attribution">On Mar 2 2019, at 2:39 pm, Gilson Geraldo Soares de Oliveira Júnior por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:</div><blockquote><div><div><div>Marcelo,</div><div><br></div><div>Neste caso, verificando a análise gráfica, não acho que a normalidade foi um problema. Consideraria o gráfico robusto o suficiente para assumir que a maioria dos dados tiveram tendência de normalidade. Portanto, justificaria a não transformação.</div><div><br></div><div>No entanto, a homocedasticidade foi um problema. Talvez este seja o pressuposto mais importante nesta análise. Analisando os testes de Bartlett e Levene, além da análise gráfica, diria que seus dados não foram homocedasticos. Sendo assim, a estatística paramétrica não seria a melhor forma de avaliação.</div><div><br><br><div class="gmail_quote"><div><div>Em sáb, 2 de mar de 2019 14:26, Marcelo Laia <<a href="mailto:marcelolaia@gmail.com" title="mailto:marcelolaia@gmail.com">marcelolaia@gmail.com</a> escreveu:</div></div><blockquote><div>On 02/03/19 at 01:57, Gilson Geraldo Soares de Oliveira Júnior wrote:</div><br><div>> Após o plot clique em algum botao, dentro da interface do R, para surgirem</div><div>> 4 gráficos. Os dois primeiros são homocedasticidade e normalidade. Faça a</div><div>> análise gráfica e verifique a dispersao dos pontos entorno da "reta" de</div><div>> normalidade.</div><div>></div><br><div>Gilson,</div><br><div>Eu fiz essa verificação (gráficos em anexo).</div><br><div>Há três observações que estão "fora".</div><br><div>Eu utilizei o pacote bestNormalize e ele informa que a melhora transformação</div><div>seria Log_b(x+a)[1]. Mas, eu não queria transformar os dados só por esses três</div><div>outliers.</div><br><div>1. <a href="https://rdrr.io/cran/bestNormalize/man/log_x.html" title="https://rdrr.io/cran/bestNormalize/man/log_x.html">https://rdrr.io/cran/bestNormalize/man/log_x.html</a></div><br><div>Uma vez que se trata de uma tese, preciso de argumentos para justificar a não</div><div>transformação.</div><br><div>Por outro lado, se, de fato, os dados necessitarem de transformação, terei que</div><div>fazer. E neste caso, o output do bestNormalize informa que o melhor é</div><div>lob_b(x+a) e o segundo melhor é Yeo-Johnson[2].</div><br><div>2. <a href="https://rdrr.io/cran/bestNormalize/man/yeojohnson.html" title="https://rdrr.io/cran/bestNormalize/man/yeojohnson.html">https://rdrr.io/cran/bestNormalize/man/yeojohnson.html</a></div><br><div>Qualquer sugestão será muito bem vinda!</div><br><div>Obrigado!</div><br><div>--</div><div>Marcelo</div></blockquote></div></div></div><div>_______________________________________________</div><div>R-br mailing list</div><div>R-br@listas.c3sl.ufpr.br</div><div>https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</div><div>Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.</div></div></blockquote>