É assumido distribuição Normal para os resíduos em modelos lineares: y = X beta + E Fora disso, não. Em GLM temos eta = X beta E(y|X,beta) = h(eta) Sendo assumido uma distribuição para os dados. Neste caso, define-se resíduo alguma função envolvendo y_i e h(eta_i). Uma boa técnica de análise de resíduos neste caso considera, 1. simular da distribuição assumida para os dados, considerando h(eta) estimado com os dados 2. para cada conjunto de dados simulado estimar o modelo assuimido e calcular os residuos 3. Com o conjunto de resíduos simulados para cada observação, calcular quantis, visualizando com adição dos resíduos observados. script em R para essa técnica estão no final do livro de GLM do prof. Gilberto A. Paula (disponível para download gratuito em https://www.ime.usp.br/~giapaula/textoregressao.htm). Há tamém um conjunto mais amplo de funções para técnicas desse tipo em http://www.poleto.com/ Mas você está usando inferência Bayesiana... Alguma coisa muda aqui. Como você está usando MCMC pode definir resíduos MCMC calculando o resíduo para cada conjunto de beta simulados da distribuição a posteriori. Então visualizar algo parecido com o anterior. Elias