Hola.

El modelo 2 es linealizable, así que no ganas nada por estimarlo mediante
mínimos cuadrados no lineales y obtendrías las mismas estimaciones con
lm(log(it)~log(ch_test)). Para la especificación del modelo (la forma
funcional) te sugiero que pintes los datos, eso debería ser informativo
sobre si la relación es aproximadamente lineal o logarítmica.

Un saludo
Gregorio R. Serrano


El 14 de febrero de 2011 17:47, Lucas Bianchi
<bianchi_lucas@yahoo.com.ar>escribió:

> Hola amigos,
>  tengo una duda que es un poco básica de estadística, espero que no les
> moleste mi consulta,
> Estoy tratando de probar distintos modelos de regresión entre dos variables
> (ch_test e it).
>
> hice un modelo lineal y esto es lo que obtuve:
>
> > lm.1 <- lm(it ~ ch_test)
> > summary.lm(lm.1)
>
> *Call:
> lm(formula = it ~ ch_test)
>
> Residuals:
> Min 1Q Median 3Q Max
> -5.6116 -0.9904 -0.0959 1.6762 4.6369
> **
> *
> *Coefficients:
> *
> * Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
> (Intercept) -18.99132 11.25911 -1.687 0.1355
> ch_test 0.24969 0.08222 3.037 0.0189 *
> ---
> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
> Residual standard error: 3.753 on 7 degrees of freedom
> Multiple R-squared: 0.5685, Adjusted R-squared: 0.5069
> *
> *F-statistic: 9.222 on 1 and 7 DF, p-value: 0.01893 *
> *
> *
> El asunto es que quería probar tambien con un modelo escponencial (entre
> algún otro), obtuve lo siguiente:*
> *
> *
> > reg.exp <- nls(it ~ a*I(exp(1)^(b*ch_test)), data=datos,
> start=list(a=1,b=0), trace=T)
> *
> *> summary(reg.exp)*
> *
> 1989.75 : 1 0
> 1957.702 : 0.375272187 0.007802838
> 1648.346 : 0.25268773 0.01593421
> 1214.266 : 0.37483124 0.01746963
> 701.8665 : 0.5974365 0.0178336
> 241.8147 : 0.93081994 0.01789755
> 92.1678 : 1.26370672 0.01789614
> 92.1678 : 1.26371861 0.01789645
>
> Formula: it ~ a * I(exp(1)^(b * ch_test))
>
> Parameters:
> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
> a 1.263719 1.056187 1.196 0.2705
> b 0.017896 0.005793 3.089 0.0176 *
> ---
> Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
> Residual standard error: 3.629 on 7 degrees of freedom
>
> Number of iterations to convergence: 7
> Achieved convergence tolerance: 9.067e-07
> *
> *
> *
> ¿Cómo puedo hacer para compararlos? siendo que en los modelos no lineales
> no
> conviene usar r² para hacerlo?
> ¿Sería correcto que compare el resultado que obtengo con deviance(lm.1) vs
> deviance(reg.exp), es decir, comparar la suma de los cuadrados de los
> residuales de cada modelo?*
> *
> ¿Me convendría linealizar el modelo exponencial y comparar los R²?
>
> Perdón por consulta tan simple, es que estoy tratando de aprender
> estadística y a usar R al mismo tiempo.
>
> Muchas Gracias,
>
> Lucas.
>
>        [[alternative HTML version deleted]]
>
>
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Dr. Gregorio R. Serrano
Dpto. Economía Cuantitativa (UCM)
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