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<c3><89> uma vers<c3><a3>o modificada da fun<c3><a7><c3><a3>o analise_residuos
para modelos lm e glm
1 | analise_residuos_glm(glm_obj)
|
glm_obj |
Objeto de ajuste do tipo lm ou glm |
S<c3><a3>o efetuados seis testes nos res<c3><ad>duos sendo eles: teste de independ<c3><aa>ncia de Box-Pierce e Ljung-Box, teste de nulidade da m<c3><a9>dia de t-Student, teste de ruido branco de Portmanteau, teste de normalidade de Jarque Bera, teste de heterocedasticidade de Breusch-Pagan e por fim, teste de autocorrela<c3><a7><c3><a3>o de Durbin-Watson. Um indicador de qualidade do res<c3><ad>duo <c3><a9> gerado ao final com pesos maiores para independ<c3><aa>ncia, heterocedasticidade e autocorrela<c3><a7><c3><a3>o dos res<c3><ad>duos.
vetor |
Vetor com indicador de an<c3><a1>lise dos res<c3><ad>duos |
Indicador de qualidade da an<c3><a1>lise de residuos: quanto mais pr<c3><b3>ximo de 1 melhor.
LOPES, J. L.
Box, G. E. P. and Pierce, D. A. (1970), Distribution of residual correlations in autoregressive-integrated moving average time series models. Journal of the American Statistical Association, 65, 1509-1526.
Ljung, G. M. and Box, G. E. P. (1978), On a measure of lack of fit in time series models. Biometrika 65, 297-303.
Harvey, A. C. (1993) Time Series Models. 2nd Edition, Harvester Wheatsheaf, NY, pp. 44, 45.
J. B. Cromwell, W. C. Labys and M. Terraza (1994): Univariate Tests for Time Series Models, Sage, Thousand Oaks, CA, pages 20-22.
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J. Durbin & G.S. Watson (1971), Testing for Serial Correlation in Least Squares Regression III. Biometrika 58, 1-19.
1 2 3 4 | require(forecast)
data(diario)
fit <- lm(HDW_REDE_602~NEG_NDA_257, data = diario)
analise_residuos_glm(fit)
|
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