Existe algum pacote onde o R teste automaticamente vários modelos não-lineares sugerindo o mais adequado ao meiu conjunto de dados ou preciso testar manualmente diversos modelos como Gaussiano, Bolztman, Exponencial, etc... até encontral o ideal? Muito obrigado. Marcelo Claro de Souza Biologist, PhD student in Plant Biology Institute of Bioscience - UNESP, Brazil
Você precisa testar manualmente. Modelos não lineares em geral são motivados por considerações à respeito do processo gerador dos dados, não é bem o modelo que melhor ajusta que se procura e sim aquele que tem um bom balanço com relação à capacidade de ajuste/predição e interpretação. É por isso que acredito que dificilmente haverá um pacote/mecanismo que ajuste muitos modelos não lineares, mesmo porque tem-se o problema de convergência quando o modelo não é adequado e a parte de passar chutes iniciais que nem sempre pode automatizada. Bons ajustes (aproximações locais) você pode ter com a classe dos polinômios e regressão não paramétrica (gam, loess). 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 ==========================================================================
Em 12/4/2012 19:57, Marcelo Claro de Souza escreveu:
Existe algum pacote onde o R teste automaticamente vários modelos não-lineares sugerindo o mais adequado ao meiu conjunto de dados ou preciso testar manualmente diversos modelos como Gaussiano, Bolztman, Exponencial, etc... até encontral o ideal? Muito obrigado.
Marcelo, Embora não foi isso que você perguntou, como colaboração, aviso-o que uso de testes para achar o "modelo mais adequado" é considerado má ciência (no domínio do problema) e estatisticamente inválido pois pode levá-lo a cometer a "falácia do atirador". Recomendo que você veja no fenômeno sob estudo qual o modelo que faça sentido antes de buscar a "adequação" dele por meios matemáticos. Outrossim, existem técnicas baseadas em "Evolutionary Computation" em particular com o "Hybrid Evolutionary Algorithm" -- HEA que buscam fazer isso, sendo usadas em Ecologia¹. -- Cesar Rabak GNU/Linux User 52247. Get counted: http://counter.li.org/ [1] Para detalhes dê uma olhada se você encontra no site da USP informações sobre a matéria PCS-5026 - Tópicos Especiais em Computação e Biodiversidade, ou as referências abaixo: Jorgensen, S.E., Recknagel, F. and T.S.Chon, 2009. Handbook of Ecological Modelling and Informatics. WIT Press, Southampton, UK. Recknagel, F. (ed.), 2006. Ecological Informatics. Scope, Techniques and Applications. 2nd Revised and Extended Edition. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, New York, 1 – 496. Recknagel, F. , Talib, A. and D. van der Molen, 2006. Phytoplankton Community Dynamics of Two Adjacent Dutch Lakes in Response to Seasons and Eutrophication Control Unravelled by Non-Supervised Artificial Neural Networks. Ecological Informatics 1, 3, 277-286.
participantes (3)
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Cesar Rabak -
Marcelo Claro de Souza -
Walmes Zeviani