<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Faça uma boa análise de diagnóstico nos resíduos. A qualidade das suas inferências depende disso. Se estiver tudo ok nos dois modelos concorrentes eleja um critério de comparação. As medidas mais consideradas são R², RMSE, PRESS. Medidas como log-verossimilhança e AIC/BIC são coisas que dou preferência porém, quando a resposta é transformada, a log-verossimilhança não é diretamente comparada (BIC e AIC também não). Para ser precisa-se considerar um fator de correção que depende do jacobiano da transformação. Do meu ponto de vista, usar o modelo linearizado se tornou uma prática porque, sendo o modelo linear após a transformação, obter estimativas para os parâmetros é muito simples, mínimos quadrados. Já na versão não linear, envolve passar valores iniciais e otimizar, o que de fato não é um fator limitador nos dias de hoje. Quase sempre o interesse está no modelo não linear e não em sua versão linearizada. O mais importante disso é que ao aplicar uma transformação você muda as suposições sobre a distribuição das variáveis aleatórias do modelo.<br><br>À disposição.<br>Walmes.<br></div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div dir="ltr"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">==========================================================================</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Walmes Marques Zeviani</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">fone: (+55) 41 3361 3573</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">skype: walmeszeviani<br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"></span><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">homepage: <a href="http://www.leg.ufpr.br/%7Ewalmes" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/~walmes</a></span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">linux user number: 531218</span><br style="font-family:trebuchet ms,sans-serif"><span style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">==========================================================================</span></div></div>
<br><div class="gmail_quote">2014-10-24 9:01 GMT-02:00 Ari Clecius <span dir="ltr"><<a href="mailto:ari072000@yahoo.com.br" target="_blank">ari072000@yahoo.com.br</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div style="color:#000;background-color:#fff;font-family:HelveticaNeue,Helvetica Neue,Helvetica,Arial,Lucida Grande,sans-serif;font-size:8px"><div><div><div style="color:rgb(0,0,0);font-family:HelveticaNeue,'Helvetica Neue',Helvetica,Arial,'Lucida Grande',sans-serif;font-size:8px;background-color:rgb(255,255,255)"><div><span>Caros colegas, uso alguns modelos de isotermas de adsorção, para o modelo de Langmuir existem algumas linearizações, como faço para avaliar no R se o modelo não linear é melhor que o modelo linearizado?</span></div><div style="background-color:transparent"><span><br></span></div><div style="background-color:transparent"><span>Att,</span></div><div></div><div> </div><div><span style="font-weight:bold;font-style:italic">Ari Clecius Alves de Lima</span><br style="font-weight:bold;font-style:italic"><span style="font-weight:bold;font-style:italic">Engenheiro Químico</span><br style="font-weight:bold;font-style:italic"><span style="font-weight:bold;font-style:italic">Me. Engenharia Civil</span><br style="font-weight:bold;font-style:italic"><span style="font-weight:bold;font-style:italic">(085)88412345</span><br style="font-weight:bold;font-style:italic"><span style="font-weight:bold;font-style:italic">(085)33669042</span></div><div style="font-style:italic;background-color:transparent"><span style="font-weight:bold"><br></span></div><div style="font-style:italic;background-color:transparent"><span style="font-weight:bold">#CRM</span></div><div style="background-color:transparent"><b><i>ce=c(0.66450,0.92395,1.22510,1.53040,12.89600,32.44400,70.93000,135.54800)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>qe=c(0.65864,0.83815,1.09135,1.42049,11.57060,15.42198,16.41500,20.42020)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>#########Modelo linear####################</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>ce_inv=1/ce</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>qe_inv=1/qe</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>Langmuir_Linear=lm(qe_inv~ce_inv)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>summary(Langmuir_Linear)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>names(Langmuir_Linear)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>Langmuir_Linear$coefficients</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>Langmuir_Linear$coefficients[1]</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>qmax_L=1/Langmuir_Linear$coefficients[1]</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>qmax_L</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>kl_L=1/qmax*Langmuir_Linear$coefficients[2]</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>kl_L</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>qe_est_L=qmax_L* kl_L*ce/(1+  kl_L *ce)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>plot(ce,qe)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>lines(ce,qe_est_L,col="blue")</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>##########################################</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i><br></i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>library(nlstools)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>adsorption=list(ce,qe)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>langmuir<-nls(qe~qmax*kl*ce/(1+kl*ce),adsorption,start=list(qmax=30,kl=0.02))</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>summary(langmuir)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i><br></i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>qe_Est_NL=21.40602*  0.07498 *ce/(1+  0.07498 *ce)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>qe_Est_NL</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>plot(ce,qe)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>lines(ce,qe_Est_NL,col="red")</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>legend("top",legend=c("LangmuirExp","Langmuir_Est_NL"), lty=c(NA,1), col=c("black","red"),pch=c(3,NA),cex=0.6)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>########################################</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>#############################################</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>plot(ce,qe)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>lines(ce,qe_est_L,col="blue")</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>lines(ce,qe_Est_NL,col="red")</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>legend("topleft",legend=c("LangmuirExp","Langmuir_Est_L","Langmuir_Est_NL"), lty=c(NA,1,1), col=c("black","blue","red"),pch=c(3,NA,NA),cex=0.6)</i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i><br></i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i><span></span></i></b></div><div style="background-color:transparent"><b><i>#####################################################</i></b></div></div></div></div></div></div><br>_______________________________________________<br>
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