Análise da sensibilidade dos testes de
normalidade  de Jarque-Bera e Lilliefors
em modelos de regressão linear

Marcelo Rodrigo Portela FERREIRA[1]

§       RESUMO: Uma das suposições feitas acerca do modelo de regressão linear é que os erros seguem distribuição normal. Essa suposição nem sempre é necessária, contudo, na maioria das situações é razoável considerá-la, pois a suposição de normalidade dos erros torna-se importante quando desejamos construir intervalos de confiança e realizar testes de hipóteses. Existem vários testes que são utilizados para verificar se uma determinada amostra univariada segue ou não distribuição normal. Nesse trabalho iremos avaliar, pela simulação de Monte Carlo, o desempenho, sob diversos cenários, de dois testes bastante utilizados na prática: o teste de Jarque-Bera e o teste de Lilliefors.

§       PALAVRAS-CHAVE: Normalidade; teste de Jarque-Bera; teste de Lilliefors; simulação de Monte Carlo.



[1] Departamento de Estatística, Centro de Ciências Exatas e da Natureza, Universidade Federal de Pernambuco -–UFPE, CEP: 50740-540, Recife, PE, Brasil, E-mail: marcelorpf@gmail.com