Observe que o gráfico de homocedasticidade possui uma tendência nítida de cone, característico de heterocedasticidade (os livros de estatística mostram essa tendência). O de normalidade me parece não apresentar normalidade, apenas os resíduos do meio estão concentrados, as pontas estão bastante descoladas. Eu optaria pela estatística não paramétrica ou glm. Abraço.

Em sex, 22 de mar de 2019 às 18:44, Marcelo Laia por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

On 02/03/19 at 01:57, Gilson Geraldo Soares de Oliveira Júnior wrote:

> Após o plot clique em algum botao, dentro da interface do R, para surgirem
> 4 gráficos. Os dois primeiros são homocedasticidade e normalidade. Faça a
> análise gráfica e verifique a dispersao dos pontos entorno da "reta" de
> normalidade.
>

Gilson,

Eu fiz essa verificação (gráficos em anexo).

Há três observações que estão "fora".

Eu utilizei o pacote bestNormalize e ele informa que a melhora transformação
seria Log_b(x+a)[1]. Mas, eu não queria transformar os dados só por esses três
outliers.

1. https://rdrr.io/cran/bestNormalize/man/log_x.html

Uma vez que se trata de uma tese, preciso de argumentos para justificar a não
transformação.

Por outro lado, se, de fato, os dados necessitarem de transformação, terei que
fazer. E neste caso, o output do bestNormalize informa que o melhor é
lob_b(x+a) e o segundo melhor é Yeo-Johnson[2].

2. https://rdrr.io/cran/bestNormalize/man/yeojohnson.html

Qualquer sugestão será muito bem vinda!

Obrigado!

--
Marcelo
_______________________________________________
R-br mailing list
R-br@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.