Veja o exemplo de como obter o gradiente e hessianos numericamente f <- function(beta, t){ with(as.list(beta), b1/(1+b2*exp(-b3*t))) } f(c(b1=1, b2=0.5, b3=-0.1), t=1:3) require(rootSolve) help(gradient, , help_type="html") gradient(f, x=c(b1=1, b2=0.5, b3=-0.1), t=1) gradient(f, x=c(b1=1, b2=0.5, b3=-0.1), t=1:3) help(hessian, help_type="html") hessian(f, x=c(b1=1, b2=0.5, b3=-0.1), t=1) hessian(f, x=c(b1=1, b2=0.5, b3=-0.1), t=1:2) Dependendo das operações que vai fazer, é melhor organizar o hessiano em um array. É possível obter analiticamente usando a deriv3(). Para isso veja esse post http://ridiculas.wordpress.com/2011/05/19/bandas-de-confianca-para-modelo-de... À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br skype: walmeszeviani twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================