Oi, Emerson, como você está?
Desculpe pela demora em te responder.
A sua pergunta é muito interessante e importante para entendermos como lidar com dados reais em situações de regressão linear.
Quando falamos em "curva normal" ou "distribuição normal", estamos nos referindo a uma distribuição simétrica dos dados em torno da média. Essa distribuição é muito utilizada em estatística e em modelos de regressão linear, pois facilita a interpretação dos resultados e permite a aplicação de testes estatísticos confiáveis.
No entanto, é importante ressaltar que nem sempre os dados reais seguem uma distribuição normal perfeita. Muitas vezes, podemos nos deparar com dados assimétricos, com caudas longas, outliers e outras características que fogem da normalidade.
Nesses casos, é possível adotar algumas estratégias para "normalizar" ou transformar os dados de forma a se aproximarem de uma distribuição normal. Alguns exemplos de transformações que podem ser aplicadas são a transformação logarítmica, a transformação Box-Cox e a transformação de raiz quadrada. Essas transformações ajudam a corrigir assimetrias e a reduzir o impacto de outliers nos resultados da regressão.
Além disso, é importante lembrar que a regressão linear não é a única técnica de análise de dados disponível. Em casos em que os dados não seguem uma distribuição normal ou apresentam outras características que dificultam a aplicação da regressão linear, é possível explorar outras técnicas, como regressão robusta, regressão não paramétrica ou modelos de aprendizado de máquina.
A estatística é uma teoria complexa e sua aplicação varia bastante conforme as características dos dados, o objetivo da análise e a experiência e conhecimento acumulado da pessoa que desenvolve o projeto. Por isso, é importante construir um repertório sólido e praticar bastante para ter certeza da aplicação dos cálculos e das técnicas.
Espero ter esclarecido sua dúvida!
Abraços!
