Analise de resíduo

Analise de resíduo

1. Resíduo

   • É a diferença entre o valor verdadeiro de y com o valor estimado de y
   • Esperamos que a esperança do erro seja igual a zero
   • Temos o resíduo padronizado e jackknife

2. Análise gráfica

   • Resíduos vs Valores ajustados
   • Histogramas e boxplot
   • Gráfico quantil-quantil
   • Resíduos vs Ordem Coleta

3. Identificar através dos resíduos

   • Se a função é linear
   • Se os erros são normalmente distribuídos
   • Se os erros são independentes

4. Como os gráficos podem ajudar?

   • Identificar não-linearidade
   • Heterocedasticidade da variância do erro
   • Valores atípicos

5. Teste de diagnóstico

   • Normalidade
   • Homocedasticidade
   • Linearidade
   • Independência

6. Suposições violadas

   • Estabilizar a variância dos erros
   • Normalizar os dados