Modelos de resposta não linear

Construindo modelos de resposta em R

Kathrin Gruber

Assistant Professor of Econometrics Erasmus University Rotterdam

Função de resposta linear

  • O que acontece quando PRICE é zero ou muito alto?
  • E quanto a efeitos de limiar?

Construindo modelos de resposta em R

Função de resposta exponencial

  • Assume variação percentual constante (taxa de crescimento).

 

Construindo modelos de resposta em R

Linearizando

  • Modelo não linear: $\ \ \ \ \ \ \ \ \ \textsf{Sales} \ \ = \ \ \ \ \beta_0 \star \exp(\beta_1 \star \textsf{Price})$

  • Modelo linearizado: $\ \log (\textsf{Sales}) = \ \log (\beta_0) + (\beta_1 \star \textsf{Price})$

log.model <- lm(log(SALES) ~ PRICE, data = sales.data)

coef(log.model)

(Intercept)       PRICE 
  5.0843983  -0.6622516
  • variação percentual: $\beta_1 \star 100$ = (-) 66 %
Construindo modelos de resposta em R

Qual é o valor agregado?

plot(log(SALES) ~ PRICE, data = sales.data)
log.model <- lm(log(SALES) ~ PRICE, data = sales.data)
abline(log.model)

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Vamos praticar!

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