<html>
<head>
<meta content="text/html; charset=ISO-8859-1"
http-equiv="Content-Type">
</head>
<body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
Henrique,<br>
<br>
Li umas 10 vezes sua pergunta e não entendi o seu objetivo.<br>
<br>
Seria bom ter um exemplo que possa ser reproduzido, para que fique
claro a todos.<br>
<br>
Pelo que pude supor, você está gerando diversos números aleatórios
(uma quantidade bastante grande) e quer ajustar um polinomio grau 18
neste.<br>
<br>
A parte quer eu não entendi é o X da questão<br>
<br>
Você quer apenas um modelo, contendo TODOS OS GRAUS, de 0 a 18, ou você
quer 190 modelos (Todas as combinações de polinomios de grau 0 até
18), contendo polinomios de graus 0 a 18, para verificar qual se
comporta melhor.<br>
<br>
Note que a resposta para cada uma das opções é diferente.<br>
<br>
Não sei seu objetivo com isto, mas eu definitivamente utilizaria uma
abordagem tentando ajustar exponenciais, ou até splines. Mas como
sua pergunta não foi direcionada a saber a melhor estratégia ...<br>
<br>
<pre class="moz-signature" cols="72">[]s
Leonard de Assis
assis <dot> leonard <at> gmail <dot> com
</pre>
<br>
Em 21/12/2011 09:47, Henrique Ewbank escreveu:
<blockquote
cite="mid:CABMHTn3w4VhegFZ4bXFuJLb99BEHQPDTR1imsPkVLfLZQgN8-w@mail.gmail.com"
type="cite">Bom dia a todos,<br>
<br>
Possuo dados gerados aleatoriamente e gostaria de modelá-los
linearmente com diversos graus.<br>
A intenção é medir qual grau apresenta a melhor modelagem.<br>
Não trabalharei com previsão, mas sim buscarei as raízes reais
desses polinômios.<br>
<br>
O problema ocorre quando é feita a modelagem para um polinômio de
alto grau. Se tentar modelar com grau 20, por exemplo, não
necessariamente a resposta terá grau 20, mas poderá apresentar
qualquer grau inferior, como 19, por exemplo.<br>
É possível fixar que o maior grau exigido conste na resposta, ao
modelar dados linearmente?<br>
<br>
Segue abaixo um exemplo de código.<br>
<br>
---<br>
a<-NULL<br>
LT<-round(urtriang(10000,2.5,10,12.5))<br>
DLT<-matrix(nrow=10000)<br>
<br>
for (i in 1:10000){<br>
DLT[i]=sum(urtriang(LT[i],2.5,10,12.5))<br>
}<br>
H<-hist(DLT[DLT>0],breaks=100,plot=FALSE)<br>
Dens<-H$density<br>
Int<-H$mids<br>
<br>
for (degreeTest in 2:20){<br>
model<-lm(Dens~poly(Int,degreeTest,raw=TRUE))<br>
Coeff1<-data.frame(model$coefficients[])<br>
for (m in 1:nrow(Coeff1)) a <- c(a,Coeff1[m,1])
#end for m<br>
a <- c(a,rep(NA,21-m))<br>
}<br>
b<-array(a,c(21,19),c("Coef","Grau"))<br>
----<br>
<br>
Os coeficientes de cada polinômio estão em <b>b</b>, sendo b[n,]
os coeficientes de grau n-1. Exemplo: b[21,] = coeficientes de
grau 20.<br>
Em <b>b</b> será possível observar que nem todos os graus
(colunas) apresentarão coeficiente para seu maior expoente
desejado.<br>
<br>
Obrigado,<br>
<br>
Henrique Ewbank<br>
Centro de Estudos em Logística<br>
COPPEAD<br>
<br>
<fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
<br>
<pre wrap="">_______________________________________________
R-br mailing list
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>
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Leia o guia de postagem (<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.</pre>
</blockquote>
</body>
</html>