Não sei Paulo, não conheço suficientemente o matlab para te dizer... Em 11 de fevereiro de 2016 17:30, Paulo Dick <[email protected]> escreveu:
> Entendi, mas concordo com o Fernando, o ajuste parece ser este mesmo. > > Alguma chance de o modelo que o matlab ajusta não ser o mesmo, ou aplicar > alguma restrição nas estimativas? > > > *Paulo Dick* > Estatístico > Mestre em Epidemiologia em Saúde Pública > Tel.: (55 21) 99591-2716 > > Em 11 de fevereiro de 2016 15:43, Michelle Bau Graczyk < > [email protected]> escreveu: > >> Muito obrigada Fernando por tentar me ajudar! >> >> Em 11 de fevereiro de 2016 15:11, Fernando Antonio de souza < >> [email protected]> escreveu: >> >>> Não sei muito como lhe ajudar neste caso, talvez alguém na comunidade >>> mais esclarecido possa lhe ajudar melhor. Matlab ou R devem apresentar o >>> mesmo resultado, se a mesma metodologia foi utilizada. Veja o manual da >>> função do Matlab para ver como ela funciona, que metodologia usa e compare >>> com a utilizada pelo R. No geral se você está utilizando o mesmo modelo em >>> ambos os softwares e utilizando os mesmos dados, não há como o ajuste ser >>> tão diferente assim. Há meu ver não há este valor de máximo em seus dados. >>> >>> abcs >>> >>> Em 10 de fevereiro de 2016 23:56, <[email protected]> escreveu: >>> >>>> >>>> Não seria bem uma concavidade para baixo e sim um decaimento. Eu >>>> preciso ajustar um decaimento a partir do valor máximo que é 9,54 em y e >>>> 268 em x. Eu sei que é meio " forçar um ajuste" mas quando voce usa esse >>>> mesma função de ajuste no matlab da certo, sabe? O problema que eu tenho >>>> que reproduzir isso no R. A única opção que eu consegui e mudar o logaritmo >>>> do nls mas dai o resultado é bem "forçado". >>>> >>>> >>>> Em 10 de fev de 2016, às 22:02, Fernando Antonio de souza < >>>> [email protected]> escreveu: >>>> >>>> Michelle, Seus dados não apontam para um concavidade para baixo não >>>> (pelo menos não no limite avaliado). Veja o gráfico em anexo feito usando a >>>> função loess. Como você chegou a conclusão que a concavidade do gráfico é >>>> para baixo >>>> plot(xx2,yy2) >>>> lines(lowess(xx2,yy2)) >>>> >>>> Você deve avaliar bem o modelo que escolheu, talvez a abordagem não >>>> linear não seja a mais indicada. Pense nos seus objetivos, pois modelos não >>>> lineares são menos flexiveis e talvez você tenha de encontrar um outro >>>> modelo. Veja uma regressão polinomial (grafico em anexo (vermelho), o >>>> ajuste parece melhor ( tem de olhar se os parâmetros lhe fornece a >>>> explicação desejada). A minha opinião é que o modelo que você está >>>> utilizando não explica muito bem os dados nos extremos dos valores. >>>> >>>> modelo<-lm(yy2~poly(xx2,degree=3)) >>>> summary(modelo) >>>> plot(xx2,yy2) >>>> lines(xx2,predict(modelo),col="red",lwd=3) >>>> >>>> Em 10 de fevereiro de 2016 20:59, Michelle Bau Graczyk < >>>> [email protected]> escreveu: >>>> >>>>> Oi Fernando, não é isso não, eu já tinha feito esta mudança. Pode ver >>>>> pelo seu gráfico que a concavidade do ajuste continua para cima quando os >>>>> dados tem concavidade para baixo. >>>>> >>>>> Em 10 de fevereiro de 2016 20:38, Fernando Antonio de souza < >>>>> [email protected]> escreveu: >>>>> >>>>>> sua solução é esta. Acho que você estava errando no momento de >>>>>> colocar os vetores na função plot e lines. Os vetores que vc utilizou >>>>>> foi >>>>>> yy2 e xx2 para ajustar o modelo e são estes vetores que devem ser >>>>>> utilizados em plot e lines. veja o gráfico em anexo >>>>>> >>>>>> x<-c(1:391) >>>>>> xx2<-c(269:380) >>>>>> yy2<-meanCurtose[269:380] >>>>>> ajuste1<-nls(yy2~9.548-b*(xx2-268)^c,start=list(b=1,c=1)) >>>>>> summary(ajuste1) >>>>>> plot(xx2,yy2) >>>>>> lines(xx2,((predict(ajuste1))),col="blue",lwd=5) >>>>>> >>>>>> >>>>>> >>>>>> >>>>>> Em 10 de fevereiro de 2016 18:14, Michelle Bau Graczyk < >>>>>> [email protected]> escreveu: >>>>>> >>>>>>> Caros, boa tarde, >>>>>>> >>>>>>> Eu estou fazendo um ajuste não linear usando nls mas o resultado que >>>>>>> ele dá é uma curva de ajuste com concavidade invertida da que eu >>>>>>> preciso. >>>>>>> Já tentei usar o gnm() mas não consegui, fiquei confusa. >>>>>>> Alguém poderia me dar uma dica? >>>>>>> >>>>>>> Muito obrigada, >>>>>>> >>>>>>> Michelle >>>>>>> >>>>>>> > dput(meanCurtose) >>>>>>> c(12.6411612236072, 12.4796294865894, 11.7837399107729, >>>>>>> 9.3366244767958, >>>>>>> 8.78234352198318, 8.80804015042667, 7.95307495971197, >>>>>>> 7.32343842457161, >>>>>>> 8.14299654574164, 7.70975671017602, 8.18694316251001, >>>>>>> 7.80329447515565, >>>>>>> 7.34631424875244, 7.36272816078658, 7.51141407180884, >>>>>>> 7.2984543038216, >>>>>>> 7.18798034231446, 7.39050028173958, 7.38081189490019, >>>>>>> 6.95713316227877, >>>>>>> 7.63791968455754, 7.87986509970493, 7.73055700377501, >>>>>>> 7.70222565081336, >>>>>>> 7.30022411141346, 7.4083910760296, 8.00578570236547, >>>>>>> 7.93193221955052, >>>>>>> 6.64327337064239, 6.68647106547987, 6.3000528994051, >>>>>>> 6.54137808760309, >>>>>>> 7.48995510261887, 6.54309655530203, 7.52087344933623, >>>>>>> 7.42164647655176, >>>>>>> 6.92162268458166, 7.77143984793159, 7.20394459256519, >>>>>>> 7.83235593399696, >>>>>>> 6.83302649488445, 7.62258779095348, 6.38055427433855, >>>>>>> 8.05998045599357, >>>>>>> 7.46958190677157, 7.60765302681021, 8.80234303007986, >>>>>>> 6.68187705863027, >>>>>>> 8.21926338640429, 7.08617024720737, 7.08317235004987, >>>>>>> 7.41892957604937, >>>>>>> 7.16982143599, 8.15539571232209, 7.28334499900169, 6.58120042409299, >>>>>>> 7.81224922275858, 7.38171333668406, 8.00614692588858, >>>>>>> 6.84451553168819, >>>>>>> 6.74857828793314, 6.67461633312983, 7.16362668836922, >>>>>>> 8.00479494155055, >>>>>>> 7.70268389750672, 7.14336039340061, 6.97576022415651, >>>>>>> 7.80929673006598, >>>>>>> 6.45416855124862, 6.78896259995105, 7.7614373562682, >>>>>>> 7.34338936769521, >>>>>>> 8.66360167525496, 7.56010811040502, 7.22027035686588, >>>>>>> 7.1154305341104, >>>>>>> 8.04483181906421, 7.26686896074475, 7.2819554225349, >>>>>>> 7.1660546357157, >>>>>>> 6.59147414023302, 7.75283390623264, 7.15010401592893, >>>>>>> 8.13303971786744, >>>>>>> 7.32855414357015, 7.52914612700985, 7.48539350747664, >>>>>>> 7.3116359925766, >>>>>>> 7.66883205205566, 7.54386649172369, 7.45086562401987, >>>>>>> 7.5330535884964, >>>>>>> 7.78202225997345, 7.76056734608042, 7.59433966583985, >>>>>>> 8.11435339265086, >>>>>>> 7.70162351095566, 8.37601740131695, 8.25165697702199, >>>>>>> 7.24643615541509, >>>>>>> 8.54880044435138, 8.0340772543879, 7.60142401295378, >>>>>>> 8.15271059000679, >>>>>>> 7.60593160597471, 7.72593944394177, 8.41079717372872, >>>>>>> 7.11927697642025, >>>>>>> 7.88710645083062, 7.71902768095523, 8.26215306007541, >>>>>>> 7.86133931721877, >>>>>>> 8.37393605745582, 8.19932022059118, 8.18707328398938, >>>>>>> 7.94521059286453, >>>>>>> 7.53190992758944, 9.09382323175141, 7.61894746233992, >>>>>>> 7.10017784239385, >>>>>>> 7.57104786675778, 8.01430433052944, 7.7371487858432, >>>>>>> 7.60325496858967, >>>>>>> 8.52249282126512, 7.74248433340973, 8.79986883820701, >>>>>>> 9.46167401431283, >>>>>>> 8.41320689887244, 8.12675091813675, 8.19305074669362, >>>>>>> 8.26033026649083, >>>>>>> 8.98967698600776, 8.34788307021593, 7.98891745840651, >>>>>>> 8.02766826748111, >>>>>>> 7.94540270707373, 7.91235184351595, 8.18550024134088, >>>>>>> 7.6791216969593, >>>>>>> 7.79872542391477, 7.74940943117668, 8.96965964554471, >>>>>>> 8.5629016313986, >>>>>>> 8.22026114318125, 8.09935379363855, 8.51695691589121, >>>>>>> 8.38650625250542, >>>>>>> 8.34913902264381, 8.16013457394217, 8.50829038864903, >>>>>>> 8.44833145927061, >>>>>>> 7.66193460778894, 8.38570214117961, 7.95599813376551, >>>>>>> 8.87323589444497, >>>>>>> 8.7542820309813, 8.86246741162272, 8.02505832824182, >>>>>>> 8.3294679557415, >>>>>>> 8.62676738321297, 8.82047798447757, 8.57418113309101, >>>>>>> 8.58699004470501, >>>>>>> 7.91426791727072, 8.97177329700974, 9.21737012827076, >>>>>>> 8.93131253848201, >>>>>>> 9.05373040821843, 8.8060047926233, 8.63579398153133, >>>>>>> 8.86336549714936, >>>>>>> 8.527665790551, 9.09306532526363, 8.28087778847272, >>>>>>> 8.60347913720265, >>>>>>> 8.86989145702297, 9.0949684712681, 8.9078756146992, >>>>>>> 8.46550552582034, >>>>>>> 8.67664030286659, 8.20430660038124, 8.81351904607292, >>>>>>> 8.37902232147903, >>>>>>> 8.14550617357246, 8.87063158098105, 8.97666317275847, >>>>>>> 9.27478818986505, >>>>>>> 8.1547402409359, 9.47636797667675, 8.7719585836935, >>>>>>> 9.10650559618523, >>>>>>> 8.74628232738224, 8.66484384581281, 8.89461512012232, >>>>>>> 8.94112698262295, >>>>>>> 8.88625194909964, 9.16563208180781, 8.95119538370992, >>>>>>> 8.18141433709592, >>>>>>> 8.76643815564861, 8.11691951072044, 8.59918991951036, >>>>>>> 8.49949758795904, >>>>>>> 9.03815995715459, 8.96746895317108, 8.25155230561287, >>>>>>> 8.99757528829419, >>>>>>> 8.38019837587032, 7.89015644871282, 8.40680211022081, >>>>>>> 8.18371594452072, >>>>>>> 8.30410415342907, 9.20936736591405, 7.65703515300426, >>>>>>> 8.51162764995946, >>>>>>> 8.6646690100554, 8.73118454744911, 8.14430230247998, >>>>>>> 9.35891665431139, >>>>>>> 9.06160792496678, 8.44947473873207, 8.71740324034868, >>>>>>> 8.84001466116642, >>>>>>> 9.00589707824947, 8.43952480018863, 8.66283352173145, >>>>>>> 8.1727011762143, >>>>>>> 8.57579566514626, 8.93818965665359, 8.15206368488664, >>>>>>> 8.33232107289189, >>>>>>> 8.341762471693, 9.06623499334649, 9.26537578767064, >>>>>>> 7.81307094388884, >>>>>>> 8.24572869326094, 8.59586522687647, 9.25576297899288, >>>>>>> 8.58797131328683, >>>>>>> 8.32067682057009, 8.91930638689767, 8.52526396708155, >>>>>>> 8.66723332530741, >>>>>>> 8.40559307237315, 8.17799487428929, 8.82784323424394, >>>>>>> 9.18465209204581, >>>>>>> 9.3587241829983, 8.50637042594598, 8.01927234485536, >>>>>>> 9.29896008716075, >>>>>>> 8.34070882949313, 8.77293341674818, 8.18474544087248, >>>>>>> 8.91510004993898, >>>>>>> 8.5566201885022, 8.39486013632365, 7.9046867529931, >>>>>>> 7.92430863681382, >>>>>>> 8.36021307048988, 7.8417605494278, 8.11914705328606, >>>>>>> 9.10171237192372, >>>>>>> 8.17450387129867, 8.53448727634444, 8.28989881325439, >>>>>>> 9.54818539345608, >>>>>>> 8.28338368115583, 7.79002534544918, 7.3242854513379, >>>>>>> 7.84079127816179, >>>>>>> 6.9410953499969, 8.07876380902682, 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