Oi Elias, Obrigado pelas ponderações! Concordo totalmente com você. Também prefiro o uso da abordagem não linear. Mas na questão proposta para a michele ela afirmava que seu gráfico apresentava uma concavidade para baixo no modelo gerado pelo matlab e o mesmo não ocorrera no R. Sugeri a regressão polinomial como uma forma prática para ela ver que o modelo gerado pelos dados não se comporta como ela esperava. Sugerir escolher um outro modelo (não linear) ou utilizar a regressão polinomial, se este atendesse os objetivos e lhe oferecesse a explicação desejada. Mas sou de sua opnião que a abordagem não-linear é mais informativa. Mais uma vez agradeço as ponderações.Cresço muito com elas. att Em Ter, 2016-02-16 às 10:42 +0100, Elias Teixeira Krainski escreveu:
Essa thread já passou mas recebi um email tardiamente e me interessou escrever sobre o seguinte:
On 11/02/16 00:40, Fernando Antonio de souza wrote:
Pense nos seus objetivos, pois modelos não lineares são menos flexiveis e talvez você tenha de encontrar um outro modelo. Veja uma regressão polinomial (grafico em anexo (vermelho), o ajuste parece melhor ( tem de olhar se os parâmetros lhe fornece a explicação desejada).
A flexibilidade os polinômios pode ser ruim para 1. interpretar 2. extrapolar 3. justificar (não há equação diferencial associada ao fenômeno) Esses três pontos justificam o uso dos modelos não-lineares em farmacocinética, farmacodinâmica e modelagem de curvas de crescimento, entre outras áreas.
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