Análise dos resíduos
Análise dos Resíduos em Estatística para Concursos Públicos
A análise dos resíduos é uma etapa crucial na validação de modelos estatísticos, especialmente em regressão. Seu objetivo é verificar pressupostos, identificar padrões não capturados pelo modelo e detectar observações atípicas.
O que são Resíduos?
Resíduos são as diferenças entre os valores observados e os valores previstos pelo modelo (resíduo = observado - previsto). Representam a parte da variável resposta não explicada pelo modelo.
Principais Objetivos da Análise
- Verificar normalidade dos resíduos
- Avaliar homocedasticidade (variância constante)
- Detectar autocorrelação (em séries temporais)
- Identificar outliers e pontos influentes
Técnicas de Análise
- Gráfico de Resíduos vs Valores Ajustados: Avalia homocedasticidade (padrão aleatório é ideal)
- QQ-Plot: Verifica normalidade (pontos próximos à reta indicam normalidade)
- Teste de Shapiro-Wilk ou Kolmogorov-Smirnov: Testes formais para normalidade
- Gráfico de Autocorrelação (ACF): Detecta autocorrelação em séries temporais
Importância em Concursos
Em provas, é comum cobrar:
- Interpretação de gráficos de resíduos
- Identificação de violação de pressupostos
- Consequências de resíduos não-aleatórios
- Diferença entre outliers e pontos influentes
Dicas para Resolução de Questões
- Padrões não aleatórios em gráficos indicam violação de pressupostos
- Resíduos devem ser independentes e com distribuição normal (para pequenas amostras)
- Transformações (como log) podem corrigir heterocedasticidade