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¿Cuales son las aplicaciones de un modelo no lineal?


Enviado por   •  1 de Noviembre de 2015  •  Documentos de Investigación  •  428 Palabras (2 Páginas)  •  217 Visitas

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¿Cuales son las aplicaciones de un modelo no lineal? 

Modelos estadísticos

Los modelos estadísticos generalmente relacionan la esperanza de unas variables (“respuesta”) a una o más variables independientes (“represoras”)

Además se pueden hacer supuestos acerca de la distribución de Y. Por ejemplo:

E Y k = f x… x β ( )

Modelos no lineales

 Si los parámetros del modelo entran en la ecuación en forma no lineal, entonces tenemos un modelo no lineal

¿Qué clases de modelos no lineales hay?

El modelo de regresión lineal simple Y 0 1 µ ββ = + x , 2)

El modelo de regresión múltiple  Y k k µ ββ β = + ++ x x y 3)

El modelo de regresión polinomios  k Y k µ ββ β β = + + ++ xx x

¿Cuáles son los modelos no lineales más comunes?

Regresión asintótica

b1 + b2 *exp( b3 * x )

Regresión asintótica

b1 –( b2 *( b3 ** x ))

Densidad

( b1 + b2 * x )**(–1/ b3 )

Gauss

b1 *(1– b3 *exp( –b2 * x **2))

Gompertz

b1 *exp( –b2 * exp( –b3 * x ))

Johnson-Schumacher

b1 *exp( –b2 / ( x + b3))

Log-modificado

( b1 + b3 * x ) ** b2

Log-logístico

b1 – ln(1 + b2 * exp(–b3 * x))

Ley de Metcherlich de devoluciones decrecientes

b1 + b2 *exp( –b3 * x )

Michaelis Menten

b1* x /( x + b2 )

Morgan-Mercer-Florin

( b1 * b2 + b3 * x ** b4 )/( b2 + x ** b4 )

Peal-Reed

b1 / (1+ b2 * exp(–(b3 * x + b4 * x **2 + b5 * x ** 3)))

Razón de cúbicas

(b1 + b2 * x + b3 * x ** 2 + b4 * x ** 3) / (b5 * x ** 3)

Razón de cuadráticas

( b1 + b2 * x + b3 * x **2)/( b4 * x **2)

Richards

b1 / ((1 + b3 * exp(–b2 * x)) ** (1 / b4))

Verhulst

b1 /(1 + b3 * exp(– b2 * x ))

Von Bertalanffy

( b1 ** (1 - b4 ) - b2 * exp( -b3 * x )) ** (1/(1 - b4 ))

Weibull

b1 – b2 *exp(– b3 * x ** b4 )

Densidad de rendimiento

(b1 + b2 * x + b3 * x **2)**(–1)

...

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