Boa tarde pessoal. Achei que o curso não foi muito claro nessa parte de como tratar esses problemas de resíduos que não seguem os critérios de heterocedasticidade. Fiquei preocupado que mesmo nesse exemplo que a reta se ajustou quase perfeitamente aos dados, o critério de normalidade não foi atendido. Imagino que no "mundo real", isso deve acontecer muito mais.
Vocês teriam recomendações de algum artigo, curso da ALURA, etc, que de algum direcionamento de como seguir nessas situações?
Obrigado
Olá Daniel, tudo bem? Espero que sim!
Desculpe pela demora em retornar.
Ao se deparar com um distribuição não normal dos resíduos, conhecido como heterocedasticidade, você pode aplicar transformações nos dados e caso o teste de normalidade seja atendido após essa transformação, utilizar um modelo linear nesses dados. Uma transformação conhecida é a transformação de Box Cox.
Caso queira realizar uma transformação de Box Cox usando a linguagem Python, pode recorrer ao método scipy.stats.boxcox da biblioteca scipy.
Não esqueça de checar o teste da normalidade novamente após a transformação dos dados, já que a heterocedasticidade pode ainda estar presente. A transformação é uma tentativa e uma possível solução para o problema, mas caso não funcione, precisa recorrer a outros modelos para o caso que está sendo trabalhado.
Caso queira saber mais sobre a transformação de Box Cox, pode ler mais no artigo Transformação de Box Cox.
Espero que tenha tirado sua dúvida.
Estou à disposição. Bons estudos!