Package {NLIN}


Type: Package
Title: Critical Points for Nonlinear Growth Models
Version: 0.1.0
Description: Computes analytical critical points for nonlinear growth models from known parameter values.
License: MIT + file LICENSE
Encoding: UTF-8
Config/roxygen2/version: 8.0.0
Suggests: testthat (≥ 3.0.0)
Config/testthat/edition: 3
URL: https://github.com/helleensilvaa/NLIN
BugReports: https://github.com/helleensilvaa/NLIN/issues
NeedsCompilation: no
Packaged: 2026-08-27 18:52:35 UTC; helle
Author: Hellen Sonaly Silva Alves [aut, cre]
Maintainer: Hellen Sonaly Silva Alves <hellensilva.estat@gmail.com>
Repository: CRAN
Date/Publication: 2026-09-09 16:30:07 UTC

Ponto de aceleração máxima do modelo de Gompertz

Description

Calcula o ponto de aceleração máxima (PAM).

Usage

gompertz_PAM(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de desaceleração assintótica do modelo de Gompertz

Description

Calcula o ponto de desaceleração assintótica (PDA).

Usage

gompertz_PDA(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de desaceleração máxima do modelo de Gompertz

Description

Calcula o ponto de desaceleração máxima (PDM).

Usage

gompertz_PDM(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de inflexão do modelo de Gompertz

Description

Calcula o ponto de inflexão (PI), correspondente ao ponto em que a taxa de crescimento instantânea é máxima.

Usage

gompertz_PI(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Pontos críticos do modelo de Gompertz

Description

Calcula os principais pontos críticos do modelo de Gompertz a partir dos parâmetros conhecidos.

Usage

gompertz_points(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Details

O modelo de Gompertz é definido por:

y(x)=A\exp\left[-\exp(B-Cx)\right]

em que:

Os pontos críticos calculados são:

Value

Um data.frame contendo os pontos críticos, suas posições na variável independente e as estimativas da variável resposta.

References

Mischan, M. M.; Pinho, S. Z. de. Modelos não lineares: funções assintóticas de crescimento. São Paulo: Cultura Acadêmica, 2014.

Examples

gompertz_points(
  A = 20,
  B = 5,
  C = 0.02
)


Ponto de aceleração máxima do modelo Logístico

Description

Calcula o ponto de aceleração máxima (PAM).

Usage

logistic_PAM(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de desaceleração assintótica do modelo Logístico

Description

Calcula o ponto de desaceleração assintótica (PDA).

Usage

logistic_PDA(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de desaceleração máxima do modelo Logístico

Description

Calcula o ponto de desaceleração máxima (PDM).

Usage

logistic_PDM(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de inflexão do modelo Logístico

Description

Calcula o ponto de inflexão (PI), correspondente ao ponto em que a taxa de crescimento instantânea é máxima.

Usage

logistic_PI(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Details

Para o modelo Logístico:

x_{PI}=-\frac{B}{C}

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Pontos críticos do modelo Logístico

Description

Calcula os principais pontos críticos do modelo Logístico a partir dos parâmetros conhecidos.

Usage

logistic_points(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Details

O modelo Logístico é definido por:

y(x)=\frac{A}{1+\exp(-B-Cx)}

em que:

Os pontos críticos calculados são:

Value

Um data.frame contendo os pontos críticos, suas posições na variável independente e as estimativas da variável resposta.

References

Mischan, M. M.; Pinho, S. Z. de. Modelos não lineares: funções assintóticas de crescimento. São Paulo: Cultura Acadêmica, 2014.

Examples

logistic_points(
  A = 20,
  B = 5,
  C = 0.02
)


Ponto de aceleração máxima do modelo de Richards

Description

Calcula o ponto de aceleração máxima (PAM).

Usage

richards_PAM(A, B, C, m)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

m

parâmetro de forma do modelo de Richards.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de desaceleração assintótica do modelo de Richards

Description

Calcula o ponto de desaceleração assintótica (PDA).

Usage

richards_PDA(A, B, C, m)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

m

parâmetro de forma do modelo de Richards.

Details

A coordenada auxiliar associada ao PDA é obtida numericamente a partir da equação cúbica proveniente da quarta derivada.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de desaceleração máxima do modelo de Richards

Description

Calcula o ponto de desaceleração máxima (PDM).

Usage

richards_PDM(A, B, C, m)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

m

parâmetro de forma do modelo de Richards.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de inflexão do modelo de Richards

Description

Calcula o ponto de inflexão (PI), correspondente ao ponto em que a taxa de crescimento instantânea é máxima.

Usage

richards_PI(A, B, C, m)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

m

parâmetro de forma do modelo de Richards.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Pontos críticos do modelo de Richards

Description

Calcula os principais pontos críticos do modelo de Richards a partir dos parâmetros conhecidos.

Usage

richards_points(A, B, C, m)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

m

parâmetro de forma do modelo de Richards.

Details

O modelo de Richards é definido por:

y(x)=A\left(1-B\exp(-Cx)\right)^{1/(1-m)}

Para simplificar os cálculos, define-se:

d=\frac{1}{1-m}

de modo que o modelo pode ser escrito como:

y(x)=A(1-X)^d,

Os parâmetros e variáveis são:

Os pontos críticos calculados são:

Para o PDA, a raiz associada à quarta derivada é obtida numericamente.

Value

Um data.frame contendo os pontos críticos, suas posições na variável independente e as estimativas da variável resposta.

References

Mischan, M. M.; Pinho, S. Z. de. Modelos não lineares: funções assintóticas de crescimento. São Paulo: Cultura Acadêmica, 2014.

Examples

richards_points(
  A = 20,
  B = 0.8,
  C = 0.02,
  m = 0.5
)


Ponto de aceleração máxima do modelo de Von Bertalanffy

Description

Calcula o ponto de aceleração máxima (PAM).

Usage

vonbertalanffy_PAM(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de desaceleração assintótica do modelo de Von Bertalanffy

Description

Calcula o ponto de desaceleração assintótica (PDA).

Usage

vonbertalanffy_PDA(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de desaceleração máxima do modelo de Von Bertalanffy

Description

Calcula o ponto de desaceleração máxima (PDM).

Usage

vonbertalanffy_PDM(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Ponto de inflexão do modelo de Von Bertalanffy

Description

Calcula o ponto de inflexão (PI), correspondente ao ponto em que a taxa de crescimento instantânea é máxima.

Usage

vonbertalanffy_PI(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Details

Para o modelo de Von Bertalanffy:

x_{PI}=\frac{B+\log(3)}{C}

Value

Um data.frame contendo o ponto crítico, a posição da variável independente e a estimativa da variável resposta.


Pontos críticos do modelo de Von Bertalanffy

Description

Calcula os principais pontos críticos do modelo de Von Bertalanffy a partir dos parâmetros conhecidos.

Usage

vonbertalanffy_points(A, B, C)

Arguments

A

valor assintótico do modelo.

B

parâmetro de deslocamento.

C

taxa de crescimento.

Details

O modelo de Von Bertalanffy é definido por:

y(x)=A\left(1-\exp(B-Cx)\right)^3

em que:

Os pontos críticos calculados são:

Value

Um data.frame contendo os pontos críticos, suas posições na variável independente e as estimativas da variável resposta.

References

Mischan, M. M.; Pinho, S. Z. de. Modelos não lineares: funções assintóticas de crescimento. São Paulo: Cultura Acadêmica, 2014.

Examples

vonbertalanffy_points(
  A = 20,
  B = 5,
  C = 0.02
)