Bom dia senhores!
Gostaria de entender porque os resíduos de um modelo não-ponderado estão sendo
os mesmos de um modelo ponderado pelo inverso da variância. Apenas os plots dos
modelos estão refletindo as reais mudanças da ponderação. Com certeza, os
resíduos padronizados pelo plot do modelo estão diferentes do resíduo que eu
estou simulando. O que está errado? Segue um CMR.
set.seed(1)
da <- expand.grid(rep=1:20,Geracao=1:5)
y1 <- rnorm(20,5,1)
y2 <- rnorm(20,10,4)
y3 <- rnorm(20,20,7)
y4 <- rnorm(20,28,12)
y5 <- rnorm(20,36,28)
da <- data.frame(da,y=matrix(c(y1,y2,y3,y4,y5),ncol=1)) #
boxplot(da$y ~ da$Geracao)
mod <- lm(y ~ factor(Geracao), data=da)
summary(mod)
plot(mod)#problema nos resíduos
#obtendo os resíduos padronizados
resid_mod <- resid(mod)
s2_mod <- sum(resid_mod^2)/mod$df.res
respad_mod <- resid_mod/sqrt(s2_mod)
library(nortest)
lillie.test(respad_mod)
library(car)
leveneTest(respad_mod ~ factor(Geracao),data=da,center=mean)
#Fazendo a ponderação
Var_ger <- rep(tapply(da$y,da$Geracao,var),each=20)
Var_ger
da$Var <- Var_ger
da
#Novo ajuste como o modelo ponderado
mod1 <- lm(y ~ factor(Geracao), weights=1/Var, data=da)
summary(mod1)
#comparando os dois ajustes
par(mfrow=c(2,4))
plot(mod)
plot(mod1)
#obtendo os resíduos padronizados
resid_mod1 <- resid(mod1)
s2_mod1 <- sum(resid_mod1^2)/mod1$df.res
respad_mod1 <- resid_mod1/sqrt(s2_mod1)#são os mesmos do modelo
anterior????????????
lillie.test(respad_mod1)
leveneTest(respad_mod1 ~ factor(Geracao),data=da,center=mean)
qqnorm(resid_mod1)#diferente do plot???????????
boxplot(resid_mod ~ Geracao,data=da)
boxplot(resid_mod1 ~ Geracao,data=da)#deveria estar diferente não?????
Desde já, agradeço a atenção de todos.
(S,f,P)
Allaman
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Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman
Universidade Estadual de Santa Cruz
Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas
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