7/18/2019 Regresion No Lineal http://slidepdf.com/reader/full/regresion-no-lineal-56969020a39f6 1/13 REGRESIÓN EXPONENCIAL O LOGARÍTMICA Los modelos que no son lineales en los parámetros son intrínsecamente lineales si los hace lineales una transformación. Ejemplos típicos de esta situación son las curvas exponencial o logarítmica. Las transformaciones tienen por objeto proporcionar un procedimiento más fácil de ajuste y/o procedimientos válidos de estimación y prueba. or ejemplo podemos convenir en que la ecuación ^ Y =b 0 X b 1 se basa en un sólido ra!onamiento biológico" entonces ln ^ Y = ln b 0 + b 1 LnX es una ecuación lineal si el par de observaciones se considera ( ln Y , LnX ) . Los procedimientos de la regresión lineal simple son aplicables. #hora consideramos los tipos generales de curvas. $odelo Ecuación Ecuación Lineali!ada Logarítmico e ^ Y =b 0 X b 1 ^ Y = ln b 0 + b 1 LnX Exponencial ^ Y =b 0 b 1 X ln ^ Y = ln b 0 + ln b 1 X Exponencial ^ Y = b 0 e b 1 X ln ^ Y = ln b 0 + b 1 X %oble Logarítmico o otencia ^ Y =b 0 X b 1 ln ^ Y = ln b 0 +b 1 LnX La medida de ajuste del modelo es el coe&ciente de determinación r ' . (e recomienda hacer un plot )diagrama de dispersión* para observar un tipo de tendencia.
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Los modelos que no son lineales en los parámetros son intrínsecamentelineales si los hace lineales una transformación. Ejemplos típicos de estasituación son las curvas exponencial o logarítmica.
Las transformaciones tienen por objeto proporcionar un procedimientomás fácil de ajuste y/o procedimientos válidos de estimación y prueba.
or ejemplo podemos convenir en que la ecuación Y =b0
X b1
se basa en
un sólido ra!onamiento biológico" entonces ln Y =ln b0+b
1 LnX es una
ecuación lineal si el par de observaciones se considera (ln Y , LnX ) . Los
procedimientos de la regresión lineal simple son aplicables. #horaconsideramos los tipos generales de curvas.
$odelo Ecuación EcuaciónLineali!ada
Logarítmico eY =b
0 X
b1 Y =ln b
0+b
1 LnX
Exponencial Y =b0 b1
X ln Y = ln b
0+ln b
1 X
Exponencial Y =b0 eb1
X
ln Y = ln b0+b1 X
%oble Logarítmico o
otencia
Y =b0
X b1 ln Y =ln b
0+b
1 LnX
La medida de ajuste del modelo es el coe&ciente de determinación r '.(e recomienda hacer un plot )diagrama de dispersión* para observar untipo de tendencia.