Y=f(X,beta)+ erro. A suposição de distribuição é do erro e não da parte sistemática. A propósito, estou à procura de modelos não-lineares para ajustar outros tipos de erros, fora normalidade, por exemplo distribuições assimétricas. Já vi funções/modelos de crescimento e em economia. Se alguém tiver outro exemplo e puder enviar, eu agradeço.
Atte, Clécio Em 20 de dezembro de 2012 09:45, Simone D. Sartorio <[email protected] > escreveu: > Bom dia Mauro! > > Faz sentido sim! Como no modelo linear, a pressuposição de normalidade > pode ser feita para modelos não lineares! > > abraços > Si > > * > ***---***---***---***---***---***---***---***---***---***---***---***---*** > * > ** Simone Daniela Sartorio* > * Professora Adjunta I da UNIFEI; > * Doutora e Mestre em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/USP; > * Licenciada em Matemática - UNESP/Rio Claro. > * > ***---***---***---***---***---***---***---***---***---***---***---***---*** > * > * > > Tenha um bom dia! ;) > * > > ------------------------------ > *De:* Leonard de Assis <[email protected]> > *Para:* [email protected] > *Enviadas:* Quarta-feira, 19 de Dezembro de 2012 23:43 > *Assunto:* Re: [R-br] Resíduo estudentizado para modelos não lineares > > Eu sinceramente não lembro dos pressupostos para ajuste não linear. > > []s > Leonard de Assishttp://about.me/ldeassis > > Em 19/12/2012 22:38, Mauro Sznelwar escreveu: > > Desculpem minha ignorância, mas faz sentido falar em resíduos > studentizados para regressão não linear? Resíduos studentizados não é para > o caso de regressão linear, onde faz-se a suposição de normalidade/ > > Pessoal, boa tarde! > > Estou trabalhando com modelos não lineares e utilizando a função nls > para o ajuste. > Eu precisava obter os resíduos estudentizados do modelo não linear. Porém, > o que eu consegui obter da função são só os resíduos ordinários, pelo > comando "mod$res", mod é o modelo. > > Para os objetos da classe lm, conseguimos facilmente isso, pelo comando: > rstudent(mod) > > Alguém sabe como obter esses resíduos para a classe nls? > desde já, muito obrigada! > Simone > . > > > > _______________________________________________ > R-br mailing > [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. > > > > _______________________________________________ > 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. > > > _______________________________________________ > 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. > -- xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx x Prof. Clécio da Silva Ferreira x x Depto Estatística - UFJF x xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
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