Obrigado pelas colaborações, foram muito esclarecedoras!
Walmes, no fim o que você chama de dupla exponencial, é apenas uma
reparametrização no logístico duplo não é?
Como ficaria para esta situação um gompertz duplo, ou dupla exponencial
reparametrizando o modelo de gompertz?
Att;
Tales Jesus Fernandes
Doutorando em Estatística UFLA
Universidade Federal de Lavras
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De: Walmes Zeviani <[email protected]>
Para: Tales Fernandes <[email protected]>
Cc: "[email protected]" <[email protected]>
Enviadas: Terça-feira, 11 de Setembro de 2012 11:28
Assunto: Re: [R-br] Auto-correlação residual utilizando a gnls
Tales,
Tome cuido com o exagero. O R e outros aplicativos possuem muitas funções e
flexibilidade na hora de criar modelos mas nós temos que ser cautelosos,
entender o modelo que estamos propondo e críticos o suficiente para aceitar
esses modelos. Você não tem tantos dados assim e está se propondo a modelar
variância e correlação simultaneamente. Não tô dizendo que você esteja errado.
Você vai ver abaixo que existe problemas de convergência, ou talvez de
identificabilidade. Você tá propondo um modelo grande demais. No final eu
coloco um duplo exponencial só pra você ver que existe mais de uma solução
possível.
rm(list=ls())
library(car)
library(nlme)
library(qpcR) # para calcular o R2
require(nls2)
daf=c(96,111,126,141,158,174,189,204,219,235,250,265,279,293)
diff(daf) # espaçamento não exatamente iguais, AR(1) assume equidistância
mfs2=c(0.014,0.027,0.033,0.189,0.439,0.602,0.653,0.671,0.775,0.814,0.911,1.012,1.059,1.005)
ordem <- seq_along(daf)
plot(mfs2~daf)
args(SSlogis)
n0 <- nls(mfs2~SSlogis(daf, A, x0, S))
par(mfrow=c(2,2)); plot(as.lm(n0)); layout(1)
# na minha opinião, esse tamanho de amostra é insuficiente para afirmar
# qualquer padrão de variância e correlação...
acf(residuals(n0)) # indicaria fracamente médias móveis
pacf(residuals(n0)) # indica AR(2)
# Logístico
reg1=gnls(mfs2~((alfa)/(1 + exp(beta - gama*daf))),
start=c(alfa=1.5,beta=3,gama=0.015),
weights=varExp(form=~daf),
correlation=corAR1(form=~daf))
summary(reg1)
anova(reg1, n0)
## não diferiu no meu modelo mais simples (homocedástico e independente)
reg3=gnls(mfs2~((alfa)/(1 + exp(beta - gama*daf))),
start=c(alfa=1.5,beta=3,gama=0.015),
weights=varExp(form=~daf),
correlation=corAR1(form=~1))
summary(reg3)
anova(reg3, n0)
reg4 <- gnls(mfs2~((alfa)/(1 + exp(beta - gama*daf))),
start=c(alfa=1.5,beta=3,gama=0.015),
weights=varExp(form=~daf),
correlation=corAR1(value=0.01, form=~ordem))
summary(reg4)
# veja que modelo 3 e 4 são iguais, pois corAR1() assume a ordem das
observações no vetor
anova(reg4, n0)
# essa significancia é problema de mínimo local, veja que dando um chute mais
# adequado para assintota, a estimativa de phi é outra
reg5 <- gnls(mfs2~((alfa)/(1 + exp(beta - gama*daf))),
start=c(alfa=1,beta=3,gama=0.015), # chute para alfa=1
weights=varExp(form=~daf),
correlation=corAR1(form=~ordem))
summary(reg4)
anova(reg5, n0)
logLik(reg4)
logLik(reg5)
plot(daf,mfs2, main="Modelo Logístico")
lines(daf,fitted(n0),col=1) # sem hetero e correl, not bad
lines(daf,fitted(reg1),col=2) # usando AR1(~daf), not bad
lines(daf,fitted(reg3),col=3) # usando AR1(~1), completamente sem sentido
lines(daf,fitted(reg4),col=4) # usando AR1(~ordem), mesma coisa
lines(daf,fitted(reg5),col=5) # usando AR1(~ordem), mínimo global
# o padrão dos dados sugere duas logísticas, como se fosse crescimento de
insetos
# cada logística tem relação com as ecdises
reg6 <- nls(mfs2~A1/(1+exp(-(daf-d1)/S1))+(A2-A1)/(1+exp(-(daf-d2)/S2)),
start=list(A1=0.6, d1=170, S1=20, A2=1, d2=250, S2=15))
summary(reg6)
confint.default(reg6) # aponta que S1 e S2 podem ser iguais, faz até sentido
par(mfrow=c(2,2)); plot(as.lm(reg6)); layout(1)
pred <- data.frame(daf=seq(90, 300, length=100))
pred$y <- predict(reg6, newdata=pred)
plot(daf,mfs2, main="Modelo Logístico")
lines(y~daf, data=pred)
abline(h=coef(reg6)[c(1,4)], lty=3)
abline(v=coef(reg6)[c(2,5)], lty=3)
lapply(list(n0, reg3, reg4, reg5, reg6), logLik)
# ultimo modelo com a maior verossimilhança
À disposição.
Walmes.
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