Testes escore para transformação de dados em regressões lineares

Abstract

O modelo de regressão linear é uma técnica largamente utilizada em várias áreas do conhecimento, porém, nem sempre podemos aplicá-la devido a violações de seus pressupostos. Uma alternativa é transformar as variáveis do modelo para minimizar desvios de suposições relevantes. O objetivo dessa dissertação é desenvolver testes escore para testar o parâmetro da transformação de Manly nas variáveis dependente e resposta no modelo de regressão linear. Uma vantagem da transformação de Manly sobre a de Box-Cox é que ela não requer que as variáveis sejam positivas. Os desempenhos dos testes escore, denominados Ts e T0 s , e de suas versões bootstrap, foram avaliados utilizando simulações de Monte Carlo. Além disso, foram utilizadas duas bases de dados reais para aplicar a teoria desenvolvida.