Talvez o que vc queira fazer e o modelo logistico para descrever o crescimento de alguma coisa. E nao uma regressao logistica que seria adequado para dados do tipo (0 ou 1) um numero de sucessos em n ensaios. Que nao parece ser o seu caso.

Tente isso
dias <- c(38,121,208,291,381)
Massa <- c(370,4200,13200,17100,18000)
mod1  = nls(Massa ~ a1/(1+exp((a2-dias)/a3)),           
            start = list(a1 = 16000, a2 = 200, a3 = 100))
summary(mod1)
plot(Massa ~ dias)
lines(dias, predict(mod1))




2014-03-21 17:46 GMT+01:00 Luís Fernando Pirondi Junior <lufepirondi@gmail.com>:
Olá,

escrevi o seguinte script:

> A<-read.table("A.txt", header=TRUE)
> A
  Dias Massa
1   38   370
2  121  4200
3  208 13200
4  291 17100
5  381 18000
> plot(A$Dias,A$Massa,xlab="Dias",ylab="Massa", col="blue")
> modelo<-glm(Massa~Dias, data=A, family=binomial)
Mensagens de aviso perdidas:
In eval(expr, envir, enclos) : #sucessos não-inteiro em um glm binomial!
> summary(modelo)

Call:
glm(formula = Massa ~ Dias, family = binomial, data = A)

Deviance Residuals: 
       1         2         3         4         5  
-0.19282  -0.03793   0.15578   0.09105  -0.11083  

Coefficients:
             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -3.737847   4.166859  -0.897     0.37
Dias         0.006566   0.014028   0.468     0.64

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 0.339765  on 4  degrees of freedom
Residual deviance: 0.083459  on 3  degrees of freedom
AIC: 5.1496

Number of Fisher Scoring iterations: 6

E obtive o gráfico em anexo.

Minha intenção era fazer uma regressão logística com os valores da Tabela "A", no entanto a curva não parece muito ajustada aos parâmetros. O que pode estar errado ?

--
Luís Fernando Pirondi Junior

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Wagner Hugo Bonat
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