Em regressão não linear, as estimativas dos parâmetros são obtidas por emprego de algum método numérico. Um dos métodos empregados é o de Newton-Raphson. Tal método é usado para encontrar raízes de uma função. Portanto, não é um método de maximação/mínimização de funções, mas a derivada no ponto crítico de uma função é zero....
O gráfico de dispersão e uma forma bastante ilustrativa de representar a correlação entre duas variáveis. Informações sobre a distribuição das variáveis da ordenada e da abscissa podem ser representadas por boxplots colocados na margem do gr
A relação comprimento-peso (comprimento-massa) é utilizada para descrever a variação de peso em função da variação de comprimento, ou seja, para estimar o peso de um peixe a partir de um dado comprimento. Normalmente esta relação é descrita...
No post Método gráfico interativo para valores iniciais em regressão não linear eu apresentei alguns procedimentos gráficos para obter bons valores iniciais para ajuste de modelos de regressão não linear. Ao obter valores iniciais pelo procedimento gráfico facilita-se a convergência do método de estimação e você passa a entender/interpretar melhor os parâmetros do modelo....
O modelo de crescimento de von Bertalanffy é muito utilizado para descrever a variação de comprimento de peixes, moluscos e crustáceos ao longo do tempo.A seguir apresento um passo-a-passo para ajustar a curva aos dados de comprimento (Lt) na idade...
A análise dos resíduos de um modelo é feita para verificar a plausividade das pressuposições envolvidas. Os modelos linerares de regressão clássico, ou seja, aqueles em que as observações são realizações independentes (independência) e apresentam a mesma dispersão (homogeneidade de variância), podem ser ajustados no R com a função lm() e aov(). Para objetos...
Obter o intervalo de confiança para a resposta predita em um modelo de regressão linear é uma tarefa simples. A matriz do modelo é conhecida, ou seja, a matriz de derivadas parciais do modelo com relação a cada um dos parâmetros possui valores conhecidos e que não dependem dos valores dos parâmetros. Para um...