Muito obrigada Fernando por tentar me ajudar! Em 11 de fevereiro de 2016 15:11, Fernando Antonio de souza < nandodesouza@gmail.com> escreveu:
Não sei muito como lhe ajudar neste caso, talvez alguém na comunidade mais esclarecido possa lhe ajudar melhor. Matlab ou R devem apresentar o mesmo resultado, se a mesma metodologia foi utilizada. Veja o manual da função do Matlab para ver como ela funciona, que metodologia usa e compare com a utilizada pelo R. No geral se você está utilizando o mesmo modelo em ambos os softwares e utilizando os mesmos dados, não há como o ajuste ser tão diferente assim. Há meu ver não há este valor de máximo em seus dados.
abcs
Em 10 de fevereiro de 2016 23:56, <mbgraczyk@gmail.com> escreveu:
Não seria bem uma concavidade para baixo e sim um decaimento. Eu preciso ajustar um decaimento a partir do valor máximo que é 9,54 em y e 268 em x. Eu sei que é meio " forçar um ajuste" mas quando voce usa esse mesma função de ajuste no matlab da certo, sabe? O problema que eu tenho que reproduzir isso no R. A única opção que eu consegui e mudar o logaritmo do nls mas dai o resultado é bem "forçado".
Em 10 de fev de 2016, às 22:02, Fernando Antonio de souza < nandodesouza@gmail.com> escreveu:
Michelle, Seus dados não apontam para um concavidade para baixo não (pelo menos não no limite avaliado). Veja o gráfico em anexo feito usando a função loess. Como você chegou a conclusão que a concavidade do gráfico é para baixo plot(xx2,yy2) lines(lowess(xx2,yy2))
Você deve avaliar bem o modelo que escolheu, talvez a abordagem não linear não seja a mais indicada. 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 minha opinião é que o modelo que você está utilizando não explica muito bem os dados nos extremos dos valores.
modelo<-lm(yy2~poly(xx2,degree=3)) summary(modelo) plot(xx2,yy2) lines(xx2,predict(modelo),col="red",lwd=3)
Em 10 de fevereiro de 2016 20:59, Michelle Bau Graczyk < mbgraczyk@gmail.com> escreveu:
Oi Fernando, não é isso não, eu já tinha feito esta mudança. Pode ver pelo seu gráfico que a concavidade do ajuste continua para cima quando os dados tem concavidade para baixo.
Em 10 de fevereiro de 2016 20:38, Fernando Antonio de souza < nandodesouza@gmail.com> escreveu:
sua solução é esta. Acho que você estava errando no momento de colocar os vetores na função plot e lines. Os vetores que vc utilizou foi yy2 e xx2 para ajustar o modelo e são estes vetores que devem ser utilizados em plot e lines. veja o gráfico em anexo
x<-c(1:391) xx2<-c(269:380) yy2<-meanCurtose[269:380] ajuste1<-nls(yy2~9.548-b*(xx2-268)^c,start=list(b=1,c=1)) summary(ajuste1) plot(xx2,yy2) lines(xx2,((predict(ajuste1))),col="blue",lwd=5)
Em 10 de fevereiro de 2016 18:14, Michelle Bau Graczyk < mbgraczyk@gmail.com> escreveu:
Caros, boa tarde,
Eu estou fazendo um ajuste não linear usando nls mas o resultado que ele dá é uma curva de ajuste com concavidade invertida da que eu preciso. Já tentei usar o gnm() mas não consegui, fiquei confusa. Alguém poderia me dar uma dica?
Muito obrigada,
Michelle
dput(meanCurtose) c(12.6411612236072, 12.4796294865894, 11.7837399107729, 9.3366244767958, 8.78234352198318, 8.80804015042667, 7.95307495971197, 7.32343842457161, 8.14299654574164, 7.70975671017602, 8.18694316251001, 7.80329447515565, 7.34631424875244, 7.36272816078658, 7.51141407180884, 7.2984543038216, 7.18798034231446, 7.39050028173958, 7.38081189490019, 6.95713316227877, 7.63791968455754, 7.87986509970493, 7.73055700377501, 7.70222565081336, 7.30022411141346, 7.4083910760296, 8.00578570236547, 7.93193221955052, 6.64327337064239, 6.68647106547987, 6.3000528994051, 6.54137808760309, 7.48995510261887, 6.54309655530203, 7.52087344933623, 7.42164647655176, 6.92162268458166, 7.77143984793159, 7.20394459256519, 7.83235593399696, 6.83302649488445, 7.62258779095348, 6.38055427433855, 8.05998045599357, 7.46958190677157, 7.60765302681021, 8.80234303007986, 6.68187705863027, 8.21926338640429, 7.08617024720737, 7.08317235004987, 7.41892957604937, 7.16982143599, 8.15539571232209, 7.28334499900169, 6.58120042409299, 7.81224922275858, 7.38171333668406, 8.00614692588858, 6.84451553168819, 6.74857828793314, 6.67461633312983, 7.16362668836922, 8.00479494155055, 7.70268389750672, 7.14336039340061, 6.97576022415651, 7.80929673006598, 6.45416855124862, 6.78896259995105, 7.7614373562682, 7.34338936769521, 8.66360167525496, 7.56010811040502, 7.22027035686588, 7.1154305341104, 8.04483181906421, 7.26686896074475, 7.2819554225349, 7.1660546357157, 6.59147414023302, 7.75283390623264, 7.15010401592893, 8.13303971786744, 7.32855414357015, 7.52914612700985, 7.48539350747664, 7.3116359925766, 7.66883205205566, 7.54386649172369, 7.45086562401987, 7.5330535884964, 7.78202225997345, 7.76056734608042, 7.59433966583985, 8.11435339265086, 7.70162351095566, 8.37601740131695, 8.25165697702199, 7.24643615541509, 8.54880044435138, 8.0340772543879, 7.60142401295378, 8.15271059000679, 7.60593160597471, 7.72593944394177, 8.41079717372872, 7.11927697642025, 7.88710645083062, 7.71902768095523, 8.26215306007541, 7.86133931721877, 8.37393605745582, 8.19932022059118, 8.18707328398938, 7.94521059286453, 7.53190992758944, 9.09382323175141, 7.61894746233992, 7.10017784239385, 7.57104786675778, 8.01430433052944, 7.7371487858432, 7.60325496858967, 8.52249282126512, 7.74248433340973, 8.79986883820701, 9.46167401431283, 8.41320689887244, 8.12675091813675, 8.19305074669362, 8.26033026649083, 8.98967698600776, 8.34788307021593, 7.98891745840651, 8.02766826748111, 7.94540270707373, 7.91235184351595, 8.18550024134088, 7.6791216969593, 7.79872542391477, 7.74940943117668, 8.96965964554471, 8.5629016313986, 8.22026114318125, 8.09935379363855, 8.51695691589121, 8.38650625250542, 8.34913902264381, 8.16013457394217, 8.50829038864903, 8.44833145927061, 7.66193460778894, 8.38570214117961, 7.95599813376551, 8.87323589444497, 8.7542820309813, 8.86246741162272, 8.02505832824182, 8.3294679557415, 8.62676738321297, 8.82047798447757, 8.57418113309101, 8.58699004470501, 7.91426791727072, 8.97177329700974, 9.21737012827076, 8.93131253848201, 9.05373040821843, 8.8060047926233, 8.63579398153133, 8.86336549714936, 8.527665790551, 9.09306532526363, 8.28087778847272, 8.60347913720265, 8.86989145702297, 9.0949684712681, 8.9078756146992, 8.46550552582034, 8.67664030286659, 8.20430660038124, 8.81351904607292, 8.37902232147903, 8.14550617357246, 8.87063158098105, 8.97666317275847, 9.27478818986505, 8.1547402409359, 9.47636797667675, 8.7719585836935, 9.10650559618523, 8.74628232738224, 8.66484384581281, 8.89461512012232, 8.94112698262295, 8.88625194909964, 9.16563208180781, 8.95119538370992, 8.18141433709592, 8.76643815564861, 8.11691951072044, 8.59918991951036, 8.49949758795904, 9.03815995715459, 8.96746895317108, 8.25155230561287, 8.99757528829419, 8.38019837587032, 7.89015644871282, 8.40680211022081, 8.18371594452072, 8.30410415342907, 9.20936736591405, 7.65703515300426, 8.51162764995946, 8.6646690100554, 8.73118454744911, 8.14430230247998, 9.35891665431139, 9.06160792496678, 8.44947473873207, 8.71740324034868, 8.84001466116642, 9.00589707824947, 8.43952480018863, 8.66283352173145, 8.1727011762143, 8.57579566514626, 8.93818965665359, 8.15206368488664, 8.33232107289189, 8.341762471693, 9.06623499334649, 9.26537578767064, 7.81307094388884, 8.24572869326094, 8.59586522687647, 9.25576297899288, 8.58797131328683, 8.32067682057009, 8.91930638689767, 8.52526396708155, 8.66723332530741, 8.40559307237315, 8.17799487428929, 8.82784323424394, 9.18465209204581, 9.3587241829983, 8.50637042594598, 8.01927234485536, 9.29896008716075, 8.34070882949313, 8.77293341674818, 8.18474544087248, 8.91510004993898, 8.5566201885022, 8.39486013632365, 7.9046867529931, 7.92430863681382, 8.36021307048988, 7.8417605494278, 8.11914705328606, 9.10171237192372, 8.17450387129867, 8.53448727634444, 8.28989881325439, 9.54818539345608, 8.28338368115583, 7.79002534544918, 7.3242854513379, 7.84079127816179, 6.9410953499969, 8.07876380902682, 7.58591611244066, 8.50453944587674, 7.73770574293502, 7.62996698908472, 7.45841033089338, 8.32542977978427, 8.42312792960234, 9.21829530875374, 8.42984858400488, 8.16205343552221, 7.75295741897613, 8.52015614478337, 7.53969212359461, 8.44365531449399, 8.52590287623014, 8.51149053329986, 8.69193569875344, 7.87514214098904, 8.72564455261839, 8.41118186910311, 8.43201983191773, 8.04652209962358, 8.07673862977229, 7.66548826291252, 6.80349186801062, 7.01637383923338, 8.70616450025012, 7.72444099740669, 6.80701060733422, 6.99815237424822, 7.36641433774333, 7.27795135228736, 7.92905477052055, 7.88735066444516, 7.5016857370229, 6.78728786146448, 7.0532105574119, 7.36774907460969, 7.21358655480566, 7.2330664851842, 6.55433878970998, 7.73491483882012, 7.48043763676256, 7.80308727452244, 8.56098368763194, 7.70955796849379, 7.29653875674424, 7.42506463782188, 7.55914784837445, 7.42273393281136, 7.73515546731259, 7.48590913285387, 7.52434898743792, 7.44438234261102, 6.51597932800007, 6.28377247781507, 7.30133580341582, 6.73090842393085, 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4.97657133718324, 10.8727474295956, 11.4568422631567) x<-c(1:391) xx2<-c(269:380) yy2<-meanCurtose[269:380]
ajuste1<-nls(yy2~9.548-b*(xx2-268)^c,start=list(b=1,c=1))
plot(x,meanCurtose) lines(c(269:380),((predict(ajuste1))),col="blue",lwd=5)
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