Modelos Lineares Generalizados em Experimentação Agronômica

36 Clarice G.B. Demétrio
$Print : '**** RESULTADOS ****' : $Look d m y p eta $!
$Yvar eta $Fit d $Extr %pe $Ca beta1=%pe(1) : beta2=%pe(2) $
!
$PR : ' Estimativas iniciais '
: ' beta1(0) = ' beta1 ' Beta2(0) = ' beta2 $VAR 2 par npar $!
!
$CA %N=1 : I = 1 $While %N Iter $!
$CA eta = beta1 + beta2 * d : mu = m * %Exp(eta)/(1 + %Exp(eta))
: pe = mu/m $!
$Print : '**** RESULTADOS FINAIS ****' : $Look d m y mu p pe $!
!
$Pr: 'USANDO OS RECURSOS DO GLIM' : $!
$Ca y(6)=0 $
$Yvar y $Err B m $!
$Fit d $Display MER $!
$FINISH!
[o] **** RESULTADOS ****
[o]
[o] D M Y P ETA
[o] 1 10.200 50.00 44.000000 0.88000000 1.99243
[o] 2 7.700 49.00 42.000000 0.85714287 1.79176
[o] 3 5.100 46.00 24.000000 0.52173913 0.08701
[o] 4 3.800 48.00 16.000000 0.33333334 -0.69315
[o] 5 2.600 50.00 6.000000 0.12000000 -1.99243
[o] 6 0.000 49.00 0.002000 0.00004082 -10.10639
[o] deviance = 25.834
[o] residual df = 4
[o]
[o]
[o] Estimativas iniciais
[o] beta1(0) = -6.680 Beta2(0) = 1.060
[w] -- change to data values affects model
[o]
[o] ITERACAO NUMERO 1
[o]
[o] ETA MU Z W
[o] 1 4.131 49.20901 -2.5607 0.77848
[o] 2 1.481 39.92041 1.7620 7.39716
[o] 3 -1.275 10.04794 0.5018 7.85314
[o] 4 -2.653 3.15962 1.6976 2.95164
[o] 5 -3.925 0.96846 1.3735 0.94970
[o] 6 -6.680 0.06144 -7.6489 0.06137
[o]
[o] beta1(1) = 1.131 beta2(1) = -0.0150
[o]
[o] ITERACAO NUMERO 2
[o]
[o] ETA MU Z W
[o] 1 0.9776 36.33 1.74971 9.932
[o] 2 1.0152 35.97 1.64579 9.566
[o] 3 1.0543 34.11 -0.09303 8.815
[o] 4 1.0739 35.78 -1.09669 9.111
[o] 5 1.0919 37.44 -2.25019 9.406
[o] 6 1.1310 37.05 -2.96755 9.038
[o]
[o] beta1(2) = -3.065 beta2(2) = 0.5217