Muito obrigado Walmes. Teria algum material pra indicar (livros, papers, etc)? Procurei na internet e não achei nenhum material bom.Desde já agradeçoLuiz On Friday, November 25, 2016 2:05 PM, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com> wrote: Luiz, A suposição é que de os erros são normais. Isso implica que a distribuição **condicional** de Y, ou seja, Y|mu(x) terá distribuição normal (no caso de mu(x) estar corretamente especificada). Os modelos da gls() supõe-se que os erros padronizados sejam normais, haja visto que exite um modelo para a variância dos erros (então não são iid). Os resíduos crus, portanto, não tem suposição. O modelo para a ser Y|(mu(x),var(z)), em que mu(x) é o modelo para a média e var(z) é o modelo para a variância. Sendo assim, os diagnósticos devem ser sobre os resíduos padronizados. À disposição. Walmes.