Bom dia senhores! Gostaria de entender porque os resíduos de um modelo não-ponderado estão sendo os mesmos de um modelo ponderado pelo inverso da variância. Apenas os plots dos modelos estão refletindo as reais mudanças da ponderação. Com certeza, os resíduos padronizados pelo plot do modelo estão diferentes do resíduo que eu estou simulando. O que está errado? Segue um CMR. set.seed(1) da <- expand.grid(rep=1:20,Geracao=1:5) y1 <- rnorm(20,5,1) y2 <- rnorm(20,10,4) y3 <- rnorm(20,20,7) y4 <- rnorm(20,28,12) y5 <- rnorm(20,36,28) da <- data.frame(da,y=matrix(c(y1,y2,y3,y4,y5),ncol=1)) # boxplot(da$y ~ da$Geracao) mod <- lm(y ~ factor(Geracao), data=da) summary(mod) plot(mod)#problema nos resíduos #obtendo os resíduos padronizados resid_mod <- resid(mod) s2_mod <- sum(resid_mod^2)/mod$df.res respad_mod <- resid_mod/sqrt(s2_mod) library(nortest) lillie.test(respad_mod) library(car) leveneTest(respad_mod ~ factor(Geracao),data=da,center=mean) #Fazendo a ponderação Var_ger <- rep(tapply(da$y,da$Geracao,var),each=20) Var_ger da$Var <- Var_ger da #Novo ajuste como o modelo ponderado mod1 <- lm(y ~ factor(Geracao), weights=1/Var, data=da) summary(mod1) #comparando os dois ajustes par(mfrow=c(2,4)) plot(mod) plot(mod1) #obtendo os resíduos padronizados resid_mod1 <- resid(mod1) s2_mod1 <- sum(resid_mod1^2)/mod1$df.res respad_mod1 <- resid_mod1/sqrt(s2_mod1)#são os mesmos do modelo anterior???????????? lillie.test(respad_mod1) leveneTest(respad_mod1 ~ factor(Geracao),data=da,center=mean) qqnorm(resid_mod1)#diferente do plot??????????? boxplot(resid_mod ~ Geracao,data=da) boxplot(resid_mod1 ~ Geracao,data=da)#deveria estar diferente não????? Desde já, agradeço a atenção de todos. (S,f,P) Allaman \begin{signature} <<>>= Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman Universidade Estadual de Santa Cruz Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas Ilhéus/BA - Brasil Fone: +55 73 3680-5076 E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com @ \end{signature}