Ale'da resposta do Walmnes acrescento que o que fazer depende do padrão observado nos desvios -- covariáveis faltantes/mistura de populacoes? heterogeneidade diferente da esperada pela distribuição (superdispersão)? enfim cada possível comportamento dos resíduos fora do experado pelo modelo pode sugerir apotar para uma solução On Thu, 2 Jun 2011, Daniel Marcelino wrote:
E quando os resíduos não são normais em um glm da família binomial? O que fazer?
Daniel
2011/6/2 Fernando Henrique Toledo <fernandohtoledo@gmail.com>:
Pô estou acompanhando essa série de e-mails extremante entusiasmado!
Para mim foi extremamente construtivo, destaque os pensamentos do Prof Paulo Justiano e do Prof Walmes! Agradeço pela aula...
Resta saber o sentido do questionamento do Adriano (ironia ou o que?), e da decisão do Eduardo (será que temos mais um adepto dos GLMs?)
abraço, FH
2011/6/2 Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com>
Em 2/6/2011 10:31, Walmes Zeviani escreveu:
Cesar,
As coisas estão meio confusas (pelo menos para mim). Uma coisa é distribuição marginal dos dados f(Y), outra coisa é a distribuição condicional dos dados como função das regressoras f(Y|x).
Correto.
Quando assumimos normalidade, estamos nos referindo a f(Y|x), e pelo fato do erro (E) ser aditivo nesses modelos, então f(E) é normal. A f(Y) não vem ao caso.
Sim, E tem que ser N(0,e) para que se possa fazer a regressão linear.
Usando o seu exemplo, é necessário que f(consumo|velocidade) tenha distribuição normal,mas sobre a f(consumo) não há nenhuma suposição.
Sim.
Muitas pessoas pensam que a normalidade deve ser nos dados, e elas aplicam testes de normalidade aos dados (Y), mas a normalidade deve estar presente em Y|x.
Não poderia estar mais correto e sucintamente explicado. O raio é você ver gente aplicar testes de normalidade em Y...
O único jeito de sair dessa enrascada (especialmente agora que fazer isso é 'dois palitos', como dizem meus filhos, num SW como R, é fazer a regressão e ver o diagnóstico nos resíduos.
[]s
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