Caros
colocando mais alternativas é bom se perguntar em cada contexto se um
modelo polinomial é mesmo o que queremos.
Modelos polinomiais e nao-lineares sao "globais", ou seja, assumimos (ou
esperamos) que sejam válidos e razoáveis em todo o domínio dos dados
As vezes quermos um modelo descritivo, localmente ajustado, sem a
necessicade de uma equação global.
Neste casos splines gam's e similares podem ser de maior utilizada
No contexto que o Walmes disse que nao se preocupa em interpretar
coeficientes esa questao se coloca. O modelo nao linear é útil
desde que motivado fisica/biologicamente.
Sendo desconhecido/arbitrário uma gam te ajuda a encotnrar a forma da
relacao com certa flexibilidade
On Mon, 24 Oct 2011, Walmes Zeviani wrote:
Ivan,
Eu dificilmente perco tempo tentando interpretar parâmetros de um modelo
polinômial de grau maior ou igual à 2. Isso
mesmo, quadrático eu já nem olho para os valores estimados. Só olho para o
sinal do termos quadrado que indica a
concavidade. Qualquer esforço de interpretação a partir daí eu acho
disperdício. Eu prefiro fazer a predição com
bandas de confiança e a fazer uma discussão "intervalar".
Quando ao modelo cúbico, penso que na maioria das vezes ele seja uma
aproximação local para uma curva sigmóide
(típicas em estudos de crescimento biológico). Como temos diversas maneiras de
ajustar e diversos modelos com padrão
sigmóide, vou direto para um modelo de regressão não linear. É difícil
imaginar/justificar um fenômeno que função
descresça (cresça), alcançe o mínimo (máximo), cresça (descareça), alcance o
máximo (mínimo) e volte a decrescer
(crescer) [padrão polinômio cúbico]. Exergo como uma simoidal (que não tem os
pontos de mínimo e máximo) ou uma
trigonométrica em termos de senos ou cosenos (sazonal).
A media que o tempo passa, desaconselho mais e mais o uso de polinômios e
estimulo à adoção de um modelo não linear.
À disposição.
Walmes.
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Walmes Marques Zeviani
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