<b>Langmuir adsortion isotherm with regular and irregular autoregressive error structures

Autores

  • Cristiane Costa da Fonseca Cintra Universidade Federal de Alfenas
  • Denismar Alves Nogueira Universidade Federal de Alfenas
  • Luiz Alberto Beijo Universidade Federal de Alfenas

DOI:

https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v40i1.37792

Palavras-chave:

nonlinear model, Monte Carlo simulation, estimators, precision, accuracy, autoregressive error.

Resumo

The Langmuir isotherm is a nonlinear regression model, being one of the most applied in adsorption studies. In this type of study, the data are collected over time, which can provide correlated errors; in addition, the collection is not always done in an equidistant way, which may influence the estimation of model parameters. One way of modelling the dependent errors in a regression model is to use an autoregressive process that assumes that the observations are performed at equidistant intervals. However, the definition of the independent variable is often performed at irregular intervals, causing a reduction of information obtained from the dataset. One possible improvement in the adjustment quality of these models is the use of the irregular autoregressive process. The objective of this work was to compare the estimates of isotherm parameters with different irregular and regular autoregressive error structures, considering the positive autocorrelation in different sample sizes, error autocorrelation values and positioning of non-equidistant observations. It was found that there is a need to respect the assumptions of the model. The irregular autoregressive model is more appropriate because it is mostly more precise and accurate, especially when non-equidistance occurs in the initial third.

 

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Biografia do Autor

Denismar Alves Nogueira, Universidade Federal de Alfenas

possui graduação em Zootecnia pela Universidade Federal de Lavras (2001) e mestrado em Estatí­stica e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2004) e Doutorando também em Estatí­stica e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2008). Atualmente é - Professor da Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL-MG) lotado no Instituto de Ciências Exatas (ICEx) lecionando na graduação e na pós-graduação em Estatí­stica Aplicada e Biometria desta instituição. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatí­stica, com ênfase em Probabilidade e Estatí­stica Aplicadas, atuando principalmente nos seguintes temas: Inferência Bayesiana, Estatí­stica Espacial, Estatí­stica Experimental, Melhoramento Genético, Epidemiologia, Séries Temporais.

Luiz Alberto Beijo, Universidade Federal de Alfenas

Professor Assistente

Departamento de Estatí­stica/ Instituto de Ciências Exatas

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Publicado

2018-09-01

Como Citar

Cintra, C. C. da F., Nogueira, D. A., & Beijo, L. A. (2018). <b>Langmuir adsortion isotherm with regular and irregular autoregressive error structures. Acta Scientiarum. Technology, 40(1), e37792. https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v40i1.37792

Edição

Seção

Estatí­stica

 

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