Locus  

Teste para verificar a igualdade de parâmetros e a identidade de modelos de regressão não-linear

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dc.contributor.author Regazzi, Adair Jose
dc.date.accessioned 2018-07-31T12:13:07Z
dc.date.available 2018-07-31T12:13:07Z
dc.date.issued 2003-01
dc.identifier.issn 21773491
dc.identifier.uri http://www.ceres.ufv.br/ojs/index.php/ceres/article/view/2854
dc.identifier.uri http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/20847
dc.description.abstract 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. pt-BR
dc.description.abstract 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. en
dc.format pdf pt-BR
dc.language.iso por pt-BR
dc.publisher Revista Ceres pt-BR
dc.relation.ispartofseries v. 50, n. 287, p. 09-26, janeiro- fevereiro 2003 pt-BR
dc.rights Open Access pt-BR
dc.subject Curvas de crescimento pt-BR
dc.subject Verossimilhança pt-BR
dc.subject Teste de hipótese pt-BR
dc.title Teste para verificar a igualdade de parâmetros e a identidade de modelos de regressão não-linear pt-BR
dc.type Artigo pt-BR


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