Y=f(X,beta)+ erro. A suposição de distribuição é do erro e não da parte sistemática. A propósito, estou à procura de modelos não-lineares para ajustar outros tipos de erros, fora normalidade, por exemplo distribuições assimétricas. Já vi funções/modelos de crescimento e em economia. Se alguém tiver outro exemplo e puder enviar, eu agradeço.

Atte,
Clécio

Em 20 de dezembro de 2012 09:45, Simone D. Sartorio <sisartorio@yahoo.com.br> escreveu:
Bom dia Mauro!

Faz sentido sim! Como no modelo linear, a pressuposição de normalidade pode ser feita para modelos não lineares!

abraços
Si
 
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*  Simone Daniela Sartorio
*   Professora Adjunta I da UNIFEI;
* Doutora e Mestre em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/USP;
*   Licenciada em Matemática - UNESP/Rio Claro.
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                                                                                      Tenha um bom dia! ;)

De: Leonard de Assis <assis.leonard@gmail.com>
Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Enviadas: Quarta-feira, 19 de Dezembro de 2012 23:43
Assunto: Re: [R-br] Resíduo estudentizado para modelos não lineares

Eu sinceramente não lembro dos pressupostos para ajuste não linear.
[]s
Leonard de Assis
http://about.me/ldeassis
Em 19/12/2012 22:38, Mauro Sznelwar escreveu:
Desculpem minha ignorância, mas faz sentido falar em resíduos studentizados para regressão não linear? Resíduos studentizados não é para o caso de regressão linear, onde faz-se a suposição de normalidade/
Pessoal, boa tarde!

Estou trabalhando com modelos não lineares e utilizando a função nls para o ajuste.
Eu precisava obter os resíduos estudentizados do modelo não linear. Porém, o que eu consegui obter da função são só os resíduos ordinários, pelo comando "mod$res", mod é o modelo.

Para os objetos da classe lm, conseguimos facilmente isso, pelo comando: rstudent(mod)

Alguém sabe como obter esses resíduos para a classe nls?
desde já, muito obrigada!
Simone
.


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x Depto Estatística - UFJF                x
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