[R-br] (sem assunto)

[Wagner Bonat]

Talvez o que vc queira fazer e o modelo logistico para descrever o
crescimento de alguma coisa. E nao uma regressao logistica que seria
adequado para dados do tipo (0 ou 1) um numero de sucessos em n ensaios.
Que nao parece ser o seu caso.

Tente isso
dias <- c(38,121,208,291,381)
Massa <- c(370,4200,13200,17100,18000)
mod1  = nls(Massa ~ a1/(1+exp((a2-dias)/a3)),
            start = list(a1 = 16000, a2 = 200, a3 = 100))
summary(mod1)
plot(Massa ~ dias)
lines(dias, predict(mod1))




2014-03-21 17:46 GMT+01:00 Luís Fernando Pirondi Junior <
lufepirondi em gmail.com>:

> Olá,
>
> escrevi o seguinte script:
>
> > A<-read.table("A.txt", header=TRUE)
> > A
>   Dias Massa
> 1   38   370
> 2  121  4200
> 3  208 13200
> 4  291 17100
> 5  381 18000
> > plot(A$Dias,A$Massa,xlab="Dias",ylab="Massa", col="blue")
> > modelo<-glm(Massa~Dias, data=A, family=binomial)
> Mensagens de aviso perdidas:
> In eval(expr, envir, enclos) : #sucessos não-inteiro em um glm binomial!
> > summary(modelo)
>
> Call:
> glm(formula = Massa ~ Dias, family = binomial, data = A)
>
> Deviance Residuals:
>        1         2         3         4         5
> -0.19282  -0.03793   0.15578   0.09105  -0.11083
>
> Coefficients:
>              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
> (Intercept) -3.737847   4.166859  -0.897     0.37
> Dias         0.006566   0.014028   0.468     0.64
>
> (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
>
>     Null deviance: 0.339765  on 4  degrees of freedom
> Residual deviance: 0.083459  on 3  degrees of freedom
> AIC: 5.1496
>
> Number of Fisher Scoring iterations: 6
>
> E obtive o gráfico em anexo.
>
> Minha intenção era fazer uma regressão logística com os valores da Tabela
> "A", no entanto a curva não parece muito ajustada aos parâmetros. O que
> pode estar errado ?
>
> --
> *Luís Fernando Pirondi Junior*
>
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Wagner Hugo Bonat
LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação
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