Teste para verificar a igualdade de parâmetros e a identidade de modelos de regressão não-linear
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2003 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | LOCUS Repositório Institucional da UFV |
Texto Completo: | http://www.ceres.ufv.br/ojs/index.php/ceres/article/view/2854 http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/20847 |
Resumo: | Neste trabalho, foi considerado o ajustamento de g equações de regressão não- linear (g grupos), com o objetivo de apresentar um método para testar as seguintes hipóteses: (a) Ho: as g equações são idênticas, isto é, uma equação comum pode ser usada como estimativa das g equações envolvidas; e (b) Ho: um determinado subconjunto de parâmetros e igual nos g grupos. Como ilustração., considerou-se o modelo de crescimento logístico. A identidade de modelos de regressão não-linear e a igualdade de qualquer subconjunto de parâmetros podem ser verificadas por meio do teste da razão de verossimilhança. A metodologia apresentada é geral e pode ser usada em qualquer modelo de regressão não-linear. |
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Teste para verificar a igualdade de parâmetros e a identidade de modelos de regressão não-linearCurvas de crescimentoVerossimilhançaTeste de hipóteseNeste trabalho, foi considerado o ajustamento de g equações de regressão não- linear (g grupos), com o objetivo de apresentar um método para testar as seguintes hipóteses: (a) Ho: as g equações são idênticas, isto é, uma equação comum pode ser usada como estimativa das g equações envolvidas; e (b) Ho: um determinado subconjunto de parâmetros e igual nos g grupos. Como ilustração., considerou-se o modelo de crescimento logístico. A identidade de modelos de regressão não-linear e a igualdade de qualquer subconjunto de parâmetros podem ser verificadas por meio do teste da razão de verossimilhança. A metodologia apresentada é geral e pode ser usada em qualquer modelo de regressão não-linear.This paper is concerned With the adjustment of g nonlinear regression equations. A framework is presented for testing the following null hypothesis: (a) Ho : the g nonlinear equations are all identical, i.e., one single equation can be adjusted; and (b) Ho : a subset of the parameters from the g equations is equal. The proposed framework is illustrated with the logistic growth model. The likelihood ratio testis used and the methodology is very general in the sense that it can be applied to any nonlinear regression model.Revista Ceres2018-07-31T12:13:07Z2018-07-31T12:13:07Z2003-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlepdfapplication/pdf21773491http://www.ceres.ufv.br/ojs/index.php/ceres/article/view/2854http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/20847porv. 50, n. 287, p. 09-26, janeiro- fevereiro 2003Regazzi, Adair Joseinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFV2024-07-12T07:50:46Zoai:locus.ufv.br:123456789/20847Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452024-07-12T07:50:46LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false |
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Neste trabalho, foi considerado o ajustamento de g equações de regressão não- linear (g grupos), com o objetivo de apresentar um método para testar as seguintes hipóteses: (a) Ho: as g equações são idênticas, isto é, uma equação comum pode ser usada como estimativa das g equações envolvidas; e (b) Ho: um determinado subconjunto de parâmetros e igual nos g grupos. Como ilustração., considerou-se o modelo de crescimento logístico. A identidade de modelos de regressão não-linear e a igualdade de qualquer subconjunto de parâmetros podem ser verificadas por meio do teste da razão de verossimilhança. A metodologia apresentada é geral e pode ser usada em qualquer modelo de regressão não-linear. |
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