Methods to verify parameter equality in nonlinear regression models

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dc.contributor.authorCarvalho, Lídia Raquel de [UNESP]
dc.contributor.authorPinho, Sheila Zambello de [UNESP]
dc.contributor.authorMischan, Martha Maria [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2014-05-20T15:15:37Z
dc.date.available2014-05-20T15:15:37Z
dc.date.issued2010-04-01
dc.description.abstractEm experimentos biológicos, em que curvas assintóticas de crescimento são ajustadas a resultados amostrais, o padrão de crescimento pode ser afetado por tratamentos aplicados ao material experimental. Nesses casos há interesse em comparar as diferentes funções de crescimento, com o objetivo de diferenciar os tratamentos. Compararam-se três métodos de verificação de igualdade de parâmetros em modelos de regressão não-linear: (i) desenvolvido por Carvalho em 1996, o qual realiza análises de variância com estimativas dos parâmetros resultantes de ajustamentos do modelo em cada unidade experimental; (ii) sugerido por Regazzi em 2003, utilizando o método da razão da máxima verossimilhança; e (iii) construindo uma variância conjunta a partir das variâncias individuais das estimativas dos parâmetros obtidas nos ajustamentos do modelo. Os testes F e Tukey foram empregados quando foi possível considerar os estimadores dos parâmetros com propriedades próximas às dos estimadores de modelos lineares, isto é, não-tendenciosidade, distribuição normal e variância mínima. Os dois primeiros métodos apresentaram resultados semelhantes quanto à discriminação dos tratamentos; o terceiro método diferiu dos anteriores, mas tem a vantagem de apresentar simplicidade nos cálculos, além de utilizar toda a informação contida nos dados originais.pt
dc.description.abstractIn biologic experiments, in which growth curves are adjusted to sample data, treatments applied to the experimental material can affect the parameter estimates. In these cases the interest is to compare the growth functions, in order to distinguish treatments. Three methods that verify the equality of parameters in nonlinear regression models were compared: (i) developed by Carvalho in 1996, performing ANOVA on estimates of parameters of individual fits; (ii) suggested by Regazzi in 2003, using the likelihood ratio method; and (iii) constructing a pooled variance from individual variances. The parametric tests, F and Tukey, were employed when the parameter estimators were near to present the properties of linear model estimators, that is, unbiasedness, normal distribution and minimum variance. The first and second methods presented similar results, but the third method is simpler in calculations and uses all information contained in the original data.en
dc.description.affiliationUNESP IB Depto. de Bioestatística
dc.description.affiliationUnespUNESP IB Depto. de Bioestatística
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.description.sponsorshipIdCAPES: 1, 01/2007
dc.format.extent218-222
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1590/S0103-90162010000200014
dc.identifier.citationScientia Agricola. São Paulo - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, v. 67, n. 2, p. 218-222, 2010.
dc.identifier.doi10.1590/S0103-90162010000200014
dc.identifier.fileS0103-90162010000200014.pdf
dc.identifier.issn0103-9016
dc.identifier.lattes6507858203899415
dc.identifier.lattes4114376721873156
dc.identifier.lattes5493452207047677
dc.identifier.scieloS0103-90162010000200014
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/29711
dc.identifier.wosWOS:000277153200014
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidade de São Paulo (USP), Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ)
dc.relation.ispartofScientia Agricola
dc.relation.ispartofsjr0,578
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.sourceSciELO
dc.subjectmodelo logísticopt
dc.subjectcomparação de tratamentospt
dc.subjectlogistic modelen
dc.subjecttreatments comparisonen
dc.titleMethods to verify parameter equality in nonlinear regression modelsen
dc.title.alternativeMétodos de verificação de igualdade de parâmetros em modelos de regressão não-linearpt
dc.typeArtigo
unesp.author.lattes6507858203899415
unesp.author.lattes4114376721873156
unesp.author.lattes5493452207047677
unesp.author.orcid0000-0003-0575-2263[1]
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Biociências, Botucatupt

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