Luiz,

Considerando a interpretação geométrica associada aos modelos lineares, os graus de liberdade indicam a dimensão do sub-espaço vetorial definido pelo modelo. Por exemplo, seja y um vetor de dimensão 10, seja o modelo de regressão linear simples b0+b1*x para a média, como têm dois parâmetros, esse modelo descreve um plano (2 dimensões) no espaço de 10 dimensões. O seu vetor de valores preditos para y é função de dois parâmetros e está "preso"/restrito à duas dimensões (sob um plano) no espaço de 10 dimensões. Em modelos não lineares nos parâmetros não se tem planos ou hiperplanos mas superfícies de formatos não regulares e inclusive existem medidas de curvatura para caracterizar sua característica não planar e irregular. São meus 2 centavos.

À disposição.

Walmes.

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