Análise de resíduos

Após ajustar o modelo devemos proceder a análise dos resíduos para verificar os pressupostos.

O R produz automaticamente 4 gráficos básicos de resíduos conforme o comando plot.

par(mfrow=c(2,2))
plot(ex09.av1)

Evidentemente você não precisa se limitar aos gráficos produzidos automaticamente pelo R - você pode criar os seus próprios gráficos. Nestes gráficos você pode usar outras variáveis, mudar texto de eixos e títulos, etc, etc, etc.

Examine os comandos abaixo e os gráficos por eles produzidos.

 par(mfrow=c(2,1))
 residuos <- resid(ex09.av1)

 plot.default(ex09$a, residuos)
 title("Resíduos vs Variedades")

 plot.default(ex09$b, residuos)
 title("Resíduos vs Trat. Sementes")

 
 par(mfrow=c(2,2))
 preditos <- (ex09.av1$fitted.values)
 plot(residuos, preditos)
 title("Resíduos vs Preditos")

 s2 <- sum(resid(ex09.av1)^2)/ex09.av1$df.res
 respad <- residuos/sqrt(s2)
 boxplot(respad)
 title("Resíduos Padronizados (outliers)")

 qqnorm(residuos,ylab="Residuos", main=NULL) 
 qqline(residuos)
 title("Grafico Normal de \n Probabilidade dos Resíduos")

Pode-se ainda, utilizar o teste de Shapiro-Wilk para testar a normalidade dos resíduos

> shapiro.test(residuos)

        Shapiro-Wilk normality test

data:  residuos 
W = 0.9703, p-value = 0.1258