Numa análise de regressão foi efetuada a seguinte análise dos resíduos
(e_i = y_i - \hat y_i, i=1,…,36).
Com base nos testes de ajustamento à normalidade responda às questões seguintes.
(a) Indique o que significa y_i, \hat y_i e e_i?
☞ solução
y_i é o valor de resposta observado para um dado x_i em que a medida observada y_i contém um erro (na regressão são registados pares (x_i,y_i);
\hat y_i= é um valor que pertence à reta de regressão para um dado x_i resultante da equação \hat y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i (portanto, sem o erro);
e_i é o resíduo (uma concretização da v.a. do erro \epsilon), isto é, a diferença entre o valor observado na amostra y_i e o valor predito na reta de regressão \hat y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i.
(b) Que conclusão tira da análise de resíduos?
☞ solução
Ambos rejeitam a normalidade dos erros, isto é, perante as hipóteses: