<div dir="ltr"><div><div><div><div><div><div><div>Caros colegas<br><br></div>Estou trabalhando com dados de produção de gases em vitro no qual estou ajustando um modelo de produção cumulativa de gases ao longo do tempo.<br>
<br></div>Neste tipo de dados as medidas de produção de gases em tempos pŕoximos estão correlacionados e esta correlação é reduzida pela distância entre as medidas.<br><br></div>No pacote nlme (pinheiro e Bates) fornece diversas estruturas de correlação para modelar esta dependência entre as medidas.<br>
<br>Estou seguindo o livro do Pinheiro e Bates "Mixed-Effects Models in S and S-Plus" e neste livro ele utiliza a função ACF(função de autocorrelação empirica)  para obter a correlação entre respostas a diferentes distancias (lag's) e a observação desse comportamento ajuda na escolha da estrutura a utilizar. <br>
<br></div>Este procedimento, me pareceu simples para definir a estrutura AR1() , mas não para outras estruturas como ARMA1(), CAR1().<br><br></div>Minha dúvida é a seguinte: Como definir a melhor estrutura de correlação e como avaliar a efetividade da estrutura escolhida.<br>
</div>P.ex:quando a correlação não reduz com o aumento da distância entre observações, ou quando ela reduz e volta a elevar-se, como definir a melhor estrutura.<br><br></div>atenciosamente<br></div>