É necessário especificar a função de expectativa que o Minitab usará para efetuar a regressão não linear. Sua escolha pela função depende, por vezes, do conhecimento prévio sobre o formato da curva da resposta ou do comportamento das propriedades físico-químicas do sistema. As formas não lineares potenciais incluem côncavo, convexo, crescimento exponencial ou decadência, sigmoidal (S) e curvas assintóticas. Você deve especificar a função que satisfaz os requisitos de seu conhecimento anterior e os pressupostos de regressão não linear.
Parâmetros inaceitáveis | Exemplo | Resultado |
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Nomes de constantes, como K1, K2, K3… | 1/(1 + K1 * X) | K1 atua como um número em vez de um parâmetro, portanto o valor de K1 é fixo. |
Nomes de colunas, como C1, C2, C3… | 1/(1 + C1 * X) | C1 atua como uma variável em vez de um parâmetro. |
Parâmetros matemáticos, como +, / e *. | 1/(1 + B+ * X) | O símbolo cria uma função incorreta. |
Os exemplos a seguir do catálogo de função de expectativa são funções aceitáveis. Os teta representam parâmetros e os X representam preditores. Você substitui os X pelos nomes das variáveis. Cada vez que você executa uma regressão não linear usando uma nova função, o Minitab adiciona automaticamente a função ao catálogo.
Função de expectativa | Nome do modelo | O modelo contém |
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1 / (1 + Teta *X ) | Convexo 1 | Um parâmetro e um preditor |
Teta1* X / ( Teta2 + X ) | Michaelis-Menten | Dois parâmetros e um preditor |
Teta1 * cos ( X + Teta4 ) + Teta2 * cos ( 2 * X + Teta4 ) + Teta3 | Fourier 1 | Quatro parâmetros e um preditor |
Teta1 - Teta2 * ( ln ( X1 + Teta3 ) - ln ( X2 ) ) | Equação de Nernst | Três parâmetros e 2 preditores |
X1 * X2 / ( Teta1 + Teta2 * X1 + Teta3 * X1 * X2 + Teta4 * X1 * X3 ) | Reação enzimática | Quatro parâmetros e 3 preditores |