¿Cuales son las aplicaciones de un modelo no lineal?
Enviado por nmatciel • 1 de Noviembre de 2015 • Documentos de Investigación • 428 Palabras (2 Páginas) • 218 Visitas
¿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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