1000 resultados para modelos não-lineares
Resumo:
Os modelos log-lineares permitem enriquecer bastante a análise e interpretação das tabelas de contingência. Embora a nível teórico a sua importância já tenha sido reconhecida há bastante tempo, a nível da sua aplicação prática só há relativamente pouco tempo é que foi reconhecida, devido, sobretudo, às dificuldades de cálculo que lhe são inerentes e que só se resolveram completamente com o desenvolvimento dos computadores e do software adequado. Neste trabalho apresentam-se os métodos básicos da análise log-linear de tabelas de contingência bidimensionais e tridimensionais.
Resumo:
Dados de altura da cernelha e idade de 26 cavalos Pantaneiros, obtidos, na maioria, do nascimento até 36 meses, foram ajustados aos modelos de respostas não-lineares de Brody, Richards, Gompertz, Logístico, Weibull e Morgan-Mercer-Flodin. Estes seis modelos matemáticos foram comparados com o uso de uma medida de curvatura média e do erro médio quadrático combinado. O modelo de Weibull foi escolhido. A assíntota desta curva representa a altura esperada na maturidade. Os machos apresentaram um valor maior desta quantidade do que as fêmeas. O índice de maturidade, contudo, é maior para as fêmeas. Observou-se uma indicação de associação negativa entre altura na maturidade e índice de maturidade somente nas fêmeas. Tais resultados indicam que as fêmeas amadurecem mais cedo. Após testes de normalidade e homogeneidade de variância, as diferenças entre sexos foram analisadas com o uso do teste-t. Somente a altura da cernelha ao nascimento apresentou diferença significativa.
Resumo:
Dados de crescimento e reprodução de 573 vacas da raça Guzerá, nascidas entre 1961 e 1985, na Fazenda Canoas, em Curvelo, MG, foram analisados com o objetivo de estabelecer um padrão médio de crescimento, mediante o uso de um modelo matemático que se ajuste adequadamente aos dados. Os modelos Brody, Bertalanffy, Logístico, Gompertz e Richards foram ajustados aos dados de peso/idade, coletados até 1992, e comparados quanto à qualidade de ajustamento. Os pesos assintóticos e as taxas de maturidade estimadas foram, respectivamente: para o modelo Brody, 464,49 e 0,046; para o Bertalanffy, 453,18 e 0,065; para o Logístico, 447,05 e 0,085; para o Gompertz, 449,89 e 0,075, e para o Richards, 458,26 e 0,055. O modelo Richards apresentou dificuldades computacionais para ajustamento aos dados. Os outros modelos se revelaram adequados para descrever o crescimento nesses animais, apresentando pequenas variações na qualidade de ajustamento, de acordo com os critérios utilizados. O modelo Bertalanffy foi escolhido para representar a curva média de crescimento dos animais, por apresentar um ajustamento superior no conjunto dos critérios.
Resumo:
O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso de teste de identidade de modelos não lineares, na comparação de curvas de crescimento de bovinos da raça Tabapuã, de cinco regiões de produção do Nordeste do Brasil. Foram analisados dados de peso de 3.695 machos e 4.236 fêmeas, originários das regiões Maranhão, Gado Algodão, Mata Agreste, Sertão e Itapetinga-Valadares. Após ajuste do modelo Brody, aplicou-se o teste da razão de verossimilhança, com aproximação de qui-quadrado, para avaliar a igualdade de parâmetros de curvas de crescimento entre as regiões. O modelo reduzido, com igualdade da taxa de maturidade, com 14 parâmetros, foi o mais adequado para descrever o crescimento dos animais. As curvas de crescimento dos machos apresentaram taxas de maturidade em comum nas regiões de produção Gado Algodão e Mata Agreste, Maranhão e Itapetinga-Valadares, e Sertão. Para as fêmeas, as regiões com taxas de maturidade em comum foram: Mata Agreste e Sertão, Maranhão e Itapetinga-Valadares, e Gado Algodão. A utilização de uma única curva não é adequada para descrever o crescimento de bovinos da raça Tabapuã nas regiões estudadas.
Resumo:
RESUMO O objetivo do trabalho foi avaliar o ajuste dos modelos Gompertz e Logístico, com estrutura de erros independentes e autoregressivos, no desenvolvimento de frutos de caju, com base em medidas de comprimento e largura do fruto, tomados ao longo do tempo. A estimação dos parâmetros foi feita por meio de rotinas no software R, utilizando-se o método dos mínimos quadrados e o processo iterativo de Gauss- Newton. Os modelos foram comparados pelos critérios: coeficiente de determinação ajustado (R2 aj), desvio padrão residual (DPR), critério de informação Akaike (AIC) ecritériobayesiano de Schwarz (BIC). Para os dois modelos, os dados apresentaram autocorrelação residual positiva, tanto para a variável comprimento como para a largura do fruto, descrita por processo autoregressivo de primeiraordem. Em geral, por todos critérios de avaliação da qualidade de ajuste, os dados se ajustaram ao modelo Logístico com uma estrutura autoregressiva da primeira ordem, havendo no entanto superestimação do tamanhodo fruto nas últimas idades, tanto no crescimento em comprimento (cm) e largura (cm).
Resumo:
Os modelos polinomiais são mais difundidos no meio florestal brasileiro na descrição do perfil de árvores devido à sua facilidade de ajuste e precisão. O mesmo não ocorre com os modelos não-lineares, os quais possuem maior dificuldade de ajuste. Dentre os modelos não-lineares clássicos, na descrição do perfil, podem-se citar o de Gompertz, o Logístico e o de Weibull. Portanto, este estudo visou comparar os modelos lineares e não lineares para a descrição do perfil de árvores. As medidas de comparação foram o coeficiente de determinação (R²), o erro-padrão residual (s yx), o coeficiente de determinação corrigido (R²ajustado), o gráfico dos resíduos e a facilidade de ajuste. Os resultados ressaltaram que, dentre os modelos não-lineares, o que obteve melhor desempenho, de forma geral, foi o modelo Logístico, apesar de o modelo de Gompertz ser melhor em termos de erro-padrão residual. Nos modelos lineares, o polinômio proposto por Pires & Calegario foi superior aos demais. Ao comparar os modelos não-lineares com os lineares, o modelo Logístico foi melhor em razão, principalmente, do fato de o comportamento dos dados ser não-linear, à baixa correlação entre os parâmetros e à fácil interpretação deles, facilitando a convergência e o ajuste.
Resumo:
O trabalho tem como objetivo aplicar uma modelagem não linear ao Produto Interno Bruto brasileiro. Para tanto foi testada a existência de não linearidade do processo gerador dos dados com a metodologia sugerida por Castle e Henry (2010). O teste consiste em verificar a persistência dos regressores não lineares no modelo linear irrestrito. A seguir a série é modelada a partir do modelo autoregressivo com limiar utilizando a abordagem geral para específico na seleção do modelo. O algoritmo Autometrics é utilizado para escolha do modelo não linear. Os resultados encontrados indicam que o Produto Interno Bruto do Brasil é melhor explicado por um modelo não linear com três mudanças de regime, que ocorrem no inicio dos anos 90, que, de fato, foi um período bastante volátil. Através da modelagem não linear existe o potencial para datação de ciclos, no entanto os resultados encontrados não foram suficientes para tal análise.
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
Dados de crescimento e reprodução de 573 vacas da raça Guzerá, nascidas entre 1961 e 1985, na Fazenda Canoas, em Curvelo, MG, foram analisados com o objetivo de estabelecer um padrão médio de crescimento, mediante o uso de um modelo matemático que se ajuste adequadamente aos dados. Os modelos Brody, Bertalanffy, Logístico, Gompertz e Richards foram ajustados aos dados de peso/idade, coletados até 1992, e comparados quanto à qualidade de ajustamento. Os pesos assintóticos e as taxas de maturidade estimadas foram, respectivamente: para o modelo Brody, 464,49 e 0,046; para o Bertalanffy, 453,18 e 0,065; para o Logístico, 447,05 e 0,085; para o Gompertz, 449,89 e 0,075, e para o Richards, 458,26 e 0,055. O modelo Richards apresentou dificuldades computacionais para ajustamento aos dados. Os outros modelos se revelaram adequados para descrever o crescimento nesses animais, apresentando pequenas variações na qualidade de ajustamento, de acordo com os critérios utilizados. O modelo Bertalanffy foi escolhido para representar a curva média de crescimento dos animais, por apresentar um ajustamento superior no conjunto dos critérios.
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)