Modelagem empírica básica

Bom, como prometido faço este post sobre alguns aspectos básicos de modelagem empírica com modelos lineares nos parâmetros (não necessariamente de retas). Primariamente como racionalizar as variâncias referentes a cada parte (modelo e dados) e empregar alguns gráficos e testes estatísticos para verificar a eficácia do modelo em representar os dados originais.

Regressão

Algumas noções básicas podem ser encontrados no artigo de Danzer e Currie:

GUIDELINES FOR CALIBRATION IN ANALYTICAL CHEMISTRY

Que foi traduzido e publicado na Química Nova por Neto et al.:

RECOMENDAÇÕES PARA CALIBRAÇÃO EM QUÍMICA ANALÍTICA – PARTE I. FUNDAMENTOS

Neste mesmo jornal está publicado um dos meus artigos preferidos sobre o assunto, sobretudo no quesito de testes estatísticos, de Pimentel e Neto:

CALIBRAÇÃO UMA REVISÃO PARA QUÍMICOS ANALÍTICOS

O documento que posto possui aspectos muito básicos. Não mostra, por exemplo, como calcular intervalos de confiança para os parâmetros do modelo se ele tiver se mostrado eficaz (os artigos acima mostram as equações, a propósito). Também não mostra que, caso o modelo se mostre ajustado (após teste da falta de ajuste, ou “lack of fit”), é possível fazer uma estimativa melhorada do erro puro do sistema (com mais graus de liberdade), permitindo uma melhor estimativa dos parâmetros. Naturalmente muitas outras coisas fogem ao meu conhecimento, e seguir em estudos contínuos é o dever e a necessidade de todo cientista.

O documento pode ser baixado aqui:

Regressão Linear no SCILAB
(Atualizado em 11/05/13)

Alguns dados foram retirados do livro “Planejamento e Otimização de Experimentos” de Neto, Scarminio e Bruns. Os dados de Boyle não são explorados na edição mais antiga. Os dados de rendimento vs. temperatura também foram do livro. Bom proveito pessoal.

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2 Responses to Modelagem empírica básica

  1. bbom says:

    the language you use in your posts are not so popular nor too difficult. bbom bbom bbom bbom bbom

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