Em paralelo ao curso, fui fazendo alguns testes com outro DF, porém tive um problema, onde consiste em que fui aplicar os conceitos do teste mais formal usando o statsmodels. Onde após realizar os testes com os valores normais e convertidos em log, ambos os modelos não passaram tanto no teste do Prob(f) tanto no do |t|. Aí fiquei confuso se fiz um teste desnecessário porque os dados eram simétricos inicialmente (sem usar a técnica de converter em log) ou tem de fato um problema com meu modelo.
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[Dúvida] No caso de um DF com simétricos, necessita usar a técnica de converter os valores para log?
Oi, Ranier. Como você está?
Como seus dados já eram simétricos inicialmente, a aplicação da transformação logarítmica pode não ser necessária e pode até mesmo distorcer a interpretação dos resultados. Afinal, a transformação para o logaritmo é comumente utilizada para lidar com assimetrias nos dados, tornando a distribuição mais simétrica e facilitando a interpretação em certos casos.
Porém, o fato de seus modelos não terem passado nos testes de significância pode indicar diversas questões, desde a inadequação do modelo escolhido até a presença de variáveis omitidas importantes. É importante revisar cuidadosamente o processo de construção do modelo, considerando a escolha das variáveis explicativas, a forma como os dados foram divididos e outras etapas relevantes.
Experimentar diferentes especificações de modelo pode ser uma abordagem útil. Isso pode incluir a inclusão ou exclusão de variáveis, além de testar diferentes transformações das variáveis. O objetivo é encontrar um modelo que se ajuste bem aos seus dados e que também faça sentido do ponto de vista teórico.
Recomendo revisitar o processo de construção do modelo, considerando se a transformação para o logaritmo é realmente necessária e explorando alternativas para melhorar a significância do seu modelo.
Espero ter ajudado, Ranier.
Forte abraço.