Caros colocando mais alternativas é bom se perguntar em cada contexto se um modelo polinomial é mesmo o que queremos. Modelos polinomiais e nao-lineares sao "globais", ou seja, assumimos (ou esperamos) que sejam válidos e razoáveis em todo o domínio dos dados As vezes quermos um modelo descritivo, localmente ajustado, sem a necessicade de uma equação global. Neste casos splines gam's e similares podem ser de maior utilizada No contexto que o Walmes disse que nao se preocupa em interpretar coeficientes esa questao se coloca. O modelo nao linear é útil desde que motivado fisica/biologicamente. Sendo desconhecido/arbitrário uma gam te ajuda a encotnrar a forma da relacao com certa flexibilidade On Mon, 24 Oct 2011, Walmes Zeviani wrote:
Ivan,
Eu dificilmente perco tempo tentando interpretar parâmetros de um modelo polinômial de grau maior ou igual à 2. Isso mesmo, quadrático eu já nem olho para os valores estimados. Só olho para o sinal do termos quadrado que indica a concavidade. Qualquer esforço de interpretação a partir daí eu acho disperdício. Eu prefiro fazer a predição com bandas de confiança e a fazer uma discussão "intervalar".
Quando ao modelo cúbico, penso que na maioria das vezes ele seja uma aproximação local para uma curva sigmóide (típicas em estudos de crescimento biológico). Como temos diversas maneiras de ajustar e diversos modelos com padrão sigmóide, vou direto para um modelo de regressão não linear. É difícil imaginar/justificar um fenômeno que função descresça (cresça), alcançe o mínimo (máximo), cresça (descareça), alcance o máximo (mínimo) e volte a decrescer (crescer) [padrão polinômio cúbico]. Exergo como uma simoidal (que não tem os pontos de mínimo e máximo) ou uma trigonométrica em termos de senos ou cosenos (sazonal).
A media que o tempo passa, desaconselho mais e mais o uso de polinômios e estimulo à adoção de um modelo não linear.
À disposição. Walmes.
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