Benilton O resultado é: D = 3.1696 p-value < 2.2e-16 Abraços Em Apr 29, 2012, às 5:10 PM, Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com> escreveu:
Como vc sabe q nao segue Poisson/Binomial Negativa?
Imagino que vc saiba que os "testes de adequacidade/aderencia" te dao resultados que podem nao ser os corretos...
Assumindo que o sono nao esteja me atrapalhando muito, veja o q vc obtem no caso abaixo...
set.seed(1) x = rbeta(100, 10, 10) ks.test(x, 'dbeta', shape1=10, shape2=10)
b
2012/4/29 Sérgio Henrique <sergio.edfisica@gmail.com>:
Oi
Mesmo minha taxa não seguindo uma distribuição de Poisson ou Binomial negativa?
Abraços
Enviado via iPad
Em Apr 29, 2012, às 1:19 PM, Daniel C Bezerra <danielcbezerra@gmail.com> escreveu:
Se vc pretende modelar a taxa como variável resposta uma sugestão seria usar Poisson ou binomial negativa.
Mas isto obviamente não tira a necessidade de rever os resíduos e checar se o ajuste foi apropriado como colocado pelo Walmes.
Abs,
Daniel
2012/4/29 Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>
Você tá aplicando testes de aderência na variável resposta marginal às covariáveis o que é bem diferente de aplicar testes os resíduos da regressão. Ajuste o modelo de regressão e verifique se os resíduos têm distribuição normal. De qualquer forma é possível ajustar um modelo de regressão lognormal sim, porém, a tua distribuição marginal pode ser lognormal, mas a dos resíduos do modelo de regressão podem ser qualquer outra coisa. Consulte um estatístico local.
À disposição. Walmes.
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