Conflito de resultados + plotagem
Prezados, Utilizei a função "nls" do R para estimar as constantes de uma função potencial ajustada aos meus dados de comprimento e peso de lulas utilizando o método dos mínimos quadrados: m <- nls(y~a*x^b, data = ds, start = c(a=.1, b=2)) Obtive as seguintes constantes: a = 0.0003967 , b = 2.3933797 e o R2 = 0.9681 Ocorre que o mesmo ajuste no Excel 2007 resulta em a = 0.0002 , b = 2.6097 e R2 = 0.9819 O mesmo ajuste no Statistica resulta em constantes e R2 idênticas aos encontrados no R. Não deveria ter dado o mesmo resultado nos três programas? Não sei em qual resultado confiar. Também gostaria de saber como faço para plotar a curva dessa função potencial sobreposta a minha dispersão de dados (peso vs. comprimeto). Agradeço desde logo. Rodrigo -- =8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8--> Rodrigo Silvestre Martins, PhD Bolsista FAPESP Pós-Doutorado Laboratório de Ecossistemas Pesqueiros (LabPesq) Universidade de São Paulo, Instituto Oceanográfico Praça do Oceanográfico, 191. Cidade Universitaria (sala 107-A/B) Butantã - São Paulo/SP, Brasil 05508-900 Tel: +55 11 3091 6549 Email: rodrigo.plei@gmail.com ; ocersm@lycos.com; rsmartins@usp.br CV Lattes: http://lattes.cnpq.br/5350064124902777
Rodrigo, o excel é um programa de tabulação e visualização de dados, não um pacote estatístico. Eu não confiaria nos resultados de um software que não tem o propósito de análise estatística. Existe uma série de problemas com resultados numéricos no excel, sugiro que vc de uma olhada em http://www.burns-stat.com/pages/Tutor/spreadsheet_addiction.html principalmente na seção "Specific Problems with Excel". Além de tudo isso, ele ainda é um programa de código fechado, ou seja, mesmo que vc quisesse, não poderia olhar os cálculos que ele está fazendo - o que é o oposto do R. Para plotar a curva dos valores preditos sobreposta aos seus dados, use a função predict() e veja o exemplo que tem em ?predict.nls Usando os seus objetos, ficaria algo como: plot(y ~ x, data = ds) xx <- seq(min(ds$x), max(ds$x), length = 100) # quantos pontos forem necessarios lines(xx, predict(m, newdata = list(x = xx, y = ds$y))) []s, --- Fernando Mayer URL: http://sites.google.com/site/fernandomayer e-mail: fernandomayer [@] gmail.com 2011/5/19 Rodrigo Plei <rodrigo.plei@gmail.com>:
Prezados, Utilizei a função "nls" do R para estimar as constantes de uma função potencial ajustada aos meus dados de comprimento e peso de lulas utilizando o método dos mínimos quadrados: m <- nls(y~a*x^b, data = ds, start = c(a=.1, b=2)) Obtive as seguintes constantes: a = 0.0003967 , b = 2.3933797 e o R2 = 0.9681 Ocorre que o mesmo ajuste no Excel 2007 resulta em a = 0.0002 , b = 2.6097 e R2 = 0.9819 O mesmo ajuste no Statistica resulta em constantes e R2 idênticas aos encontrados no R. Não deveria ter dado o mesmo resultado nos três programas? Não sei em qual resultado confiar. Também gostaria de saber como faço para plotar a curva dessa função potencial sobreposta a minha dispersão de dados (peso vs. comprimeto). Agradeço desde logo. Rodrigo -- =8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->
Rodrigo Silvestre Martins, PhD Bolsista FAPESP Pós-Doutorado
Laboratório de Ecossistemas Pesqueiros (LabPesq) Universidade de São Paulo, Instituto Oceanográfico Praça do Oceanográfico, 191. Cidade Universitaria (sala 107-A/B) Butantã - São Paulo/SP, Brasil 05508-900 Tel: +55 11 3091 6549 Email: rodrigo.plei@gmail.com ; ocersm@lycos.com; rsmartins@usp.br
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Rodrigo, Eu desconfio que o Excel (ajustar linha de tendência) esteja ajustando o modelo linearizado log(y) = log(a)+b*log(x). De qualquer forma, confie no R. Sobre plotar valores observados com as curvas dos valores preditos parta do CMR em http://www.leg.ufpr.br/doku.php/ridiculas#representacao_de_ajuste_de_curvas_... 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 twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================
Fernando e Walmes, Muito obrigado pelos esclarecimentos prestados. 1 abraço, Rodrigo -- =8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8-->=8--> Rodrigo Silvestre Martins, PhD Bolsista FAPESP Pós-Doutorado Laboratório de Ecossistemas Pesqueiros (LabPesq) Universidade de São Paulo, Instituto Oceanográfico Praça do Oceanográfico, 191. Cidade Universitaria (sala 107-A/B) Butantã - São Paulo/SP, Brasil 05508-900 Tel: +55 11 3091 6549 Email: rodrigo.plei@gmail.com ; ocersm@lycos.com; rsmartins@usp.br CV Lattes: http://lattes.cnpq.br/5350064124902777
Em 19/5/2011 00:21, Rodrigo Plei escreveu:
Prezados,
Utilizei a função "nls" do R para estimar as constantes de uma função potencial ajustada aos meus dados de comprimento e peso de lulas utilizando o método dos mínimos quadrados:
m <- nls(y~a*x^b, data = ds, start = c(a=.1, b=2))
Obtive as seguintes constantes: a = 0.0003967 , b = 2.3933797 e o R2 = 0.9681
Ocorre que o mesmo ajuste no Excel 2007 resulta em a = 0.0002 , b = 2.6097 e R2 = 0.9819
O mesmo ajuste no Statistica resulta em constantes e R2 idênticas aos encontrados no R.
Não deveria ter dado o mesmo resultado nos três programas?
Se algum deles tiver um erro... não!
Não sei em qual resultado confiar.
Seu caso permite que você faça os cálculos 'semi-manualmente' e conferir os resultados. _Entretanto_ recomendo que você calcule também os *intervalos de confiança* para os coeficientes de regressão. Talvez as diferenças não sejam "significativas estatisticamente"? [snipped] -- Cesar Rabak GNU/Linux User 52247. Get counted: http://counter.li.org/
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