No ajuste de qualquer modelo estatístico, uma das principais tarefas do analista é avaliar se as pressuposições assumidas por determinada metodologia são satisfeitas, bem como a qualidade desse ajuste aos dados. Para isso, fazer uma análise de resíduos se torna imprescindível. Há três tipos de violações das suposições que são prontamente detectados por meio do uso de gráficos residuais; são elas: (i) presença de valores discrepantes; (ii) variância do erro heterogênea; e (iii) especificação do modelo inadequada.
Diante disso, o gráfico de valores preditos ( \( \hat{y} \) ) versus resíduos padronizados ( ei ), que indica uma especificação do modelo inadequada para a situação em estudo, é:
