Alexandre, Considerando que os dados da sua curva "empírica" já estão dados, é muito mais interessante do ponto de vista matemático e prático (inclusive no R) fazer a integral por meios numéricos, especialmente por você deixar claro que deseja a integral definida (« área abaixo da curva para meus limite. . . »). Inclusive há um pacote (caTools [e parece a pracma, que ñ conheço]) que tem a função 'clone' do MATLAB trapz. se você fizer a pesquisa "r numerical integration" terá bastante material para resolver esse problema, inclusive com soluções mais sofisticadas. HTH -- Cesar Rabak 2017-06-14 10:43 GMT-03:00 ASANTOS via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:
Caros Membros,
Utilizava com frequência o Matlab para resolver integrais por não usar essas operações matemáticas rotineiramente no R. Mas agora resolvi fazer todos os cálculos em um mesmo script e estou tendo problemas para realizar a integral de um modelo não linear para calculo da área abaixo da curva, sendo meu CRM:
#Banco de dados simulado
N=100#tamanho amostral vI<-c(0.1,0.7,1.3,2,3,4,5,6,7,13) RES=NULL vI<-rep(vI,N) di<-rnorm(N,15) ap<-rnorm(N,10) th<-rnorm(N,50) RES=rbind(Nsim,vI,di,ap,th) RES_S<-as.data.frame(t(RES)) #
#Ajuste de modelo não linear com o pacote minpack.lm library(minpack.lm) d1_1_S<- nlsLM(di ~ ap*b0*(1+b1*log(1-b2*vI^b3*th^-b3)), start=list(b0=1.3333, b1=0.6667, b2=-0.3333, b3=0.3333), data = RES_S) summary(d1_1_S) ## Fazendo de conta que os coeficientes são significativos
#Plotando o gráfico newdata<-RES_S newdata$ap <- mean(RES_S$ap) newdata$th <- mean(RES_S$th) newdata$yhat <- predict(d1_1_S, newdata, type = "response") newdata <- newdata[order(newdata$vI), ] plot(di ~ vI, data = RES_S, xlab="vI",ylab="di" ) lines(x = newdata$vI, y = newdata$yhat ) CI<-predict(d1_1_S, interval = "confidence") #--
Agora eu gostaria de resolver a integral de di ~ ap*b0*(1+b1*log(1-b2*vI^b3*th^-b3), para calcular a área abaixo da curva para meus limites de vI para cada intervalo de 0,1 a 0.7 até 7 a 13. Alguém poderia me dar uma luz? Obrigado
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