<div dir="auto"><span style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px">Boa tarde pessoal,</span><div style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px" dir="auto"><br></div><div style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px" dir="auto">Estou querendo fazer a comparação de duas curvas ajustadas utilizando a função "nlsLM" do pacote "minpack.lm". No entanto, não consigo ajustar as duas curvas em um único nlsLM, para depois usar a anova para realizar um teste da razão de verossimilhança para testar a restrição em A, B e C. Alguém pode me ajudar a solucionar esse problema. Desde já agradeço muito a todas as sugestões. Além disso, preciso usar esse pacote por causa do algoritmo de Levenberg-Marquardt<font color="#000000" face="Times New Roman" size="3">.</font>  Segue o script reproduzível. </div><div style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px" dir="auto"><br></div><div style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px" dir="auto"><div>if(!require("minpack.lm")){install.packages("minpack.lm",dependencies=T);require("minpack.lm")}</div><div>if(!require("lattice")){install.packages("lattice",dependencies=T);require("lattice")}</div><div><br></div><div>d <- expand.grid(parA=c(1,1.99,3,4,5,6,6), sistema = factor(c("TRAT1","TRAT2")))</div><div>d$diversidade <- c(55.000, 19.572, 10.231, 7.225, 6.004, 5.4022, 5.0566,</div><div>                   62.000, 31.6952, 21.4178, 17.6125, 15.7654, 14.7072, 14.0334)</div><div><br></div><div>#ajusta as duas curvas em um unico nlsLM</div><div>n0 <- nlsLM(diversidade ~ A[sistema]/(1+B[sistema]*exp(-C[sistema]*parA)),</div><div>            data = d, start = list(A = c(-2.790,11.106), B = c(-1.050,-0.821),</div><div>                                       C = c(-0.090, 0.248))) </div><div>#Mensagem de erro:</div><div># Error in dimnames(x) <- dn : </div><div># length of 'dimnames' [2] not equal to array extent</div><div># In addition: Warning message:</div><div># In matrix(out$hessian, nrow = length(unlist(par))) :</div><div># data length [9] is not a sub-multiple or multiple of the number of rows [6]</div><div><br></div><div><br></div><div>#ajusta o modelo em que A, B e C seja comum aos dois tratamentos</div><div>n1 <- nlsLM(diversidade ~ A/(1+B*exp(-C*parA)),</div><div>            data = d, start = list(A = 4.158, B = -0.9355, C = 0.079)) </div><div><br></div><div>anova(n0,n1)</div></div></div>