regressão não linear Bom dia Não conheço este modelo. Mas tenho a impressão que deveria ser um logístico, porque coloca o A entre os parâmetros estimados e ele não aparece no modelo, acho que o primeiro X é o A. Além deste equívoco, os parâmetros em parte depende do conhecimento do comportamento dos dados pelo pesquisador, A é a assíntota, equivale ao valor de Y referente ao ponto que ele tende a estabilizar. Procure na literatura trabalhos com o mesmo tema do seu e pode lhe ajudar no chute inicial dos parâmetros. Leia teses e dissertações sobre regressão não linear para entender melhor este tema.
Em qui., 15 de abr. de 2021 às 12:00, <[email protected]> escreveu: > Enviar submissões para a lista de discussão R-br para > [email protected] > > Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou > corpo da mensagem para > [email protected] > > Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo > endereço > [email protected] > > Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será > mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." > > > Tópicos de Hoje: > > 1. Regressão não linear (Chiara Lubich) > 2. Re: Regressão não linear (Cesar Rabak) > 3. Sugestão de material R (Emerson Cotta Bodevan) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Wed, 14 Apr 2021 11:00:14 -0400 > From: Chiara Lubich <[email protected]> > To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. > <[email protected]> > Subject: [R-br] Regressão não linear > Message-ID: > <CAH-ZE+DswkC8wt= > [email protected]> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Bom dia, > Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados: > ano n > 1994 1 > 1996 1 > 2001 1 > 2002 1 > 2004 1 > 2005 3 > 2006 3 > 2007 2 > 2008 4 > 2009 1 > 2010 3 > 2011 2 > 2012 5 > 2013 4 > 2014 5 > 2015 3 > 2016 8 > 2017 2 > 2018 4 > 2019 3 > 2020 12 > 2021 2 > [image: image.png] > E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de > distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função > "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi > como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?. > Segue o script abaixo: > plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab = "Quantidade > de artigos (N)") > a_maximovalor=max(n) > modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a= > a_maximovalor, b=?, c=?)) > > Agradeço desde já pela colaboração > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/13050f49/attachment-0001.html > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo não-texto foi limpo... > Nome: image.png > Tipo: image/png > Tamanho: 9748 bytes > Descrição: não disponível > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/13050f49/attachment-0001.png > > > > ------------------------------ > > Message: 2 > Date: Wed, 14 Apr 2021 14:48:24 -0300 > From: Cesar Rabak <[email protected]> > To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. > <[email protected]> > Cc: Chiara Lubich <[email protected]> > Subject: Re: [R-br] Regressão não linear > Message-ID: > <CAKrF98= > [email protected]> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Chiara, > > Você menciona « ? esse tipo de distribuição ? ». > > Qual tipo você acha que é? > > Pelos nomes que deste aos eixos, parece que a variável dependente é > inteira¹ ("Qtde. de artigos [N]"), por outro lado, a variável independente > é um ano calendário, que por definição é uma variável ordinal arbitrária (a > faixa 1994 -- 2021 poderia ser noutros calendários diferente, por exemplo > no Bahá'i de 157 a 178, etc.). > > Para decidir por uma regressão (de qualquer tipo) antes de mais nada > deve-se refletir sobre o fenômeno e a modelagem que o *processo* que gera > esses dados. > > As regressões são abordagens que nos permitem fazer ajustes dos dados > experimentais à essas hipóteses modeladas e enfrenta os dois problemas dos > dados obtidos por meio de observação: a) amostragem; b) perturbações que > geram erros nas observações, modeladas como "ruído" ou "erros" com > distribuição gaussiana de média zero e variância em função da dispersão dos > dados vis-à-vis à abstração matemática (equação da regressão). > > Daí a sua confusão sobre « ? como são feitas as escolhas para valores de > a=?, b=? e c=? » ser esperada. > > A equação da regressão ("não linear") propõe uma complexa equação > exponencia multiplicada pela variável independente, etc. > > O quê você precisa responder é: essa curva descreve um processo que explica > a geração dos dados que está em análise? > > OBS.: Faz sentido incluir um ano que ainda não acabou numa regressão que > conta eventos por unidade de ano calendário? > > HTH > -- > Cesar Rabak > > [1] Mais importante, parece ser o tipo de dados "de contagem" que tem > outras restrições, como não poder ser menor que zero, etc. > > On Wed, Apr 14, 2021 at 12:01 PM Chiara Lubich por (R-br) < > [email protected]> wrote: > > > Bom dia, > > Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados: > > ano n > > 1994 1 > > 1996 1 > > 2001 1 > > 2002 1 > > 2004 1 > > 2005 3 > > 2006 3 > > 2007 2 > > 2008 4 > > 2009 1 > > 2010 3 > > 2011 2 > > 2012 5 > > 2013 4 > > 2014 5 > > 2015 3 > > 2016 8 > > 2017 2 > > 2018 4 > > 2019 3 > > 2020 12 > > 2021 2 > > [image: image.png] > > E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de > > distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função > > "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi > > como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?. > > Segue o script abaixo: > > plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab = > > "Quantidade de artigos (N)") > > a_maximovalor=max(n) > > modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a= > > a_maximovalor, b=?, c=?)) > > > > Agradeço desde já pela colaboração > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > [email protected] > > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > > código mínimo reproduzível. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/7e8accc9/attachment-0001.html > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo não-texto foi limpo... > Nome: image.png > Tipo: image/png > Tamanho: 9748 bytes > Descrição: não disponível > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/7e8accc9/attachment-0001.png > > > > ------------------------------ > > Message: 3 > Date: Wed, 14 Apr 2021 19:13:18 -0300 > From: Emerson Cotta Bodevan <[email protected]> > To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. > <[email protected]> > Subject: [R-br] Sugestão de material R > Message-ID: > < > cap5i-swaprqodhwxrh2cowdnvs+a-8ijdras3g8w4c-2f6u...@mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Prezados, boa noite. > > Estou interessado em trabalhar com o R para gerar mapas temáticos com: > > - Indice de Moran Local e Global e > - Kernel Density > > Gostaria de alguma sugestão de material para leitura dos assuntos acima, > bem como para uso do R para gerar os índices e mapas temáticos. > > Agradeço qualquer sugestão. > > Atenciosamente, > > *Emerson* > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/e0c99258/attachment-0001.html > > > > ------------------------------ > > Subject: Legenda do Digest > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > > ------------------------------ > > Fim da Digest R-br, volume 124, assunto 1 > ***************************************** >
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