
Sim. Dê uma olhada no comentário do Walmes. Vamos imaginar que vc quer ajustar um modelo de regressão linear múltipla, já que este exemplo usualmente é mais simples de entender. O mais importante a ser verificado é se após o ajuste das co-variáveis os resíduos seguem distribuição normal. Embora isto seja mais provável se a variável resposta tem distribuição normal, isto não necessariamente é verdade. Portanto, examinar apenas a distribuição da variável resposta não é suficiente. Esta se ideia se aplica de maneira análoga a outros modelos assumindo outras distribuições. O que eu comentei é que uma maneira frequente de modelar uma taxa é usar a contagem de eventos na variável resposta, usando a população como offset junto as variáveis independentes. Mas depois vc tem que examinar o ajuste do modelo como já comentado. Grande abraço, Daniel 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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