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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Cesar Rabak
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