Avaliação das propriedades dos estimadores dos modelos não lineares por meio de simulação.

Abstract

A estimação de parâmetros é um processo fundamental em estatística, pois permite a construção de modelos matemáticos que podem ser usados para fazer previsões ou inferências sobre os dados. Os modelos lineares são os mais comuns, mas podem não ser adequados quando os dados não seguem seus pressupostos. Nesses casos, os modelos não lineares podem ser mais adequados, pois são mais flexíveis e podem acomodar melhor a variação dos dados. Neste trabalho,para avaliação dos estimadores, foi avaliado o peso do bulbo da cebola ao longo dos meses. Os dados foram usados para estimar os parâmetros de três modelos de curva de crescimento: Gompertz, Logístico e Von Bertalanffy. A simulação bootstrap foi usada para avaliar a confiabilidade dos estimadores dos parâmetros. Os resultados mostraram que todos os três modelos foram capazes de ajustar os dados de forma satisfatória. No entanto, houve algumas diferenças entre os modelos. O modelo Logístico foi o que apresentou o melhor ajuste, seguido do modelo Von Bertalanffy e do modelo de Gompertz. Os resultados deste trabalho indicam que a simulação bootstrap é uma ferramenta eficaz para avaliar as propriedades dos estimadores de modelos não lineares. Este método pode ser usado para verificar a confiabilidade dos estimadores e dos modelos, bem como comparar diferentes modelos