Ajustes de modelos não lineares de efeitos fixos, com ponderação e misto-aplicações

Abstract

Nonlinear models tend to be used when it is suggested by theoretical considerations or by non-linear behavior. Even when a linear approximation is acceptable, a non-linear model can also be used to obtain a clear understanding of the parameters. The objective of this research was: to study of logistics, Gompertz, von Bertalanffy and Richards functions with adjustments in three structures: the fixed effects model, the weighting and mixed effects model adjusted to data of volume of the trunk of Eucalyptus grandis, from three growing regions belonging to Votorantim Celulose e Papel. The criteria used for the selection of models were: Error mean square, Akaike information criterion, Akaike weight, Schwarz Bayesian Information Criterion, Breusch-Pagan test and squared correlation coefficient. The model with weighting was the most appropriate. In the choice of the best function, Gompertz was the one that proved better, second was Richards.

Modelos não lineares tendem a ser usados quando são sugeridos por considerações teóricas, ou por comportamentos não lineares. Mesmo quando uma aproximação linear é aceitável, um modelo não linear pode ainda ser utilizado para se obter uma interpretação clara dos parâmetros. O objetivo desta pesquisa foi o estudo das funções logística, de Gompertz, von Bertalanffy e de Richards com ajustes em três modelos: modelo de efeitos fixos, modelo com ponderação e modelo de efeitos mistos a dados de volume do tronco de Eucaliptus grandis, obtidos em três regiões de plantio pertencentes a Votorantim Celulose e Papel. Os critérios utilizados para a seleção de modelos foram: Quadrado médio dos resíduos, Critério de informação de Akaike, Peso de Akaike, Critério de Informação Bayesiano de Schwarz, teste de BreuschPagan e coeficiente de correlação ao quadrado. O modelo com ponderação foi o mais adequado e quanto à escolha da melhor função, a de Gompertz foi a que se mostrou melhor, e em segundo lugar a de Richards.