Thallita, Uma visão complementar no que tange à escolha de modelos, é ver qual explicaria o fenômeno melhor e aí ver qual o ajuste dos dados a ele. SE você fizer dessa forma o modelo poderia ser usado para extrapolar dados ("fazer predições") enquanto um ajuste (por mais "adequado" que possa parecer) somente permite verificar dados interpolados, ou seja *pode* até encontrar resultados certos dentro do campo de interpolação mas não serve para explicar o fenômeno. HTH -- Cesar Rabak 2018-08-07 14:46 GMT-03:00 Thallita Grande via R-br < r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:
Thallita Grande compartilhou arquivos do OneDrive com você. Para exibi-los, clique nos links abaixo. <https://1drv.ms/u/s!AppBtJtj9_6eoi_LWHEfO01CSJ2u> IICxnativa_p1_2017 1.png <https://1drv.ms/u/s!AppBtJtj9_6eoi_LWHEfO01CSJ2u> <https://1drv.ms/u/s!AppBtJtj9_6eoi_LWHEfO01CSJ2u>
<https://1drv.ms/u/s!AppBtJtj9_6eojB0ldbGtpxKiffC> IIC_fracoes_p1_2017_area 2.png <https://1drv.ms/u/s!AppBtJtj9_6eojB0ldbGtpxKiffC> <https://1drv.ms/u/s!AppBtJtj9_6eojB0ldbGtpxKiffC>
Tenho essas 4 curvas não lineares entre os índices de conectividade e a porcentagem de área nativa remanescente.
Quais são os modelos mais adequados para o ajuste das curvas nas imagens?
Meu palpite é que para os 3 gráficos da primeira figura, seria um modelo logístico ou quadrático-platô e na outra figura, sera exponencial ou Michaelis-Manten.
Thallita Grande
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