[R-br] Comparar graficamente densidades estimadas

[Matheus Monteiro]

Muito obrigado Paulo, fico feliz com a sua ajuda.
Abraços.

Em 21 de novembro de 2012 14:35, Paulo Justiniano
<paulojus em leg.ufpr.br>escreveu:

> Para comparação viisual voce poode adaptar do exemplo a seguir:
>
> hist(x, prob=T)
> lines(density(x))
> rug(x)
> fit.n <- fitdistr(x,"normal")
> with(fit.n, curve(dnorm(x, m=estimate["mean"], sd=estimate["sd"]),
> from=150, to=250, add=T, col=4))
> fit.t <- fitdistr(x,"t")
> mydt <- function(x, m, s, df) dt((x-m)/s, df)/s
> with(fit.t, curve(mydt(x, m=estimate["m"], s=estimate["s"],
> df=estimate["df"]), from=150, to=250, col=2, add=T))
>
>
> Para comparacao para indicar melhor ajuste use a varossimilahnca retornada
> pelos ajustes (penalizando modelos com mais parametros, por ex. via AIC)
>
>
>
>
>
> On Wed, 21 Nov 2012, Matheus Monteiro wrote:
>
>  obrigado Paulo, qual comando voce acha melhor para fazer tal comparação?
>>
>> Em 21 de novembro de 2012 13:20, Paulo Justiniano <paulojus em leg.ufpr.br>
>> escreveu:
>>       fora dos parentesis estao as estimativas e dentro os erros padrao.
>>
>>       Portanto voce deve pegar as estimativas e usar para tracar curvas
>> de cada distribuição
>>
>>
>>       On Wed, 21 Nov 2012, Matheus Monteiro wrote:
>>
>>             Obtive as densidades aproximadas da 't' e da 'normal',
>> gostaria de compara-las através de graficos dessas densidades
>>             estimadas.
>>             Qual seria o melhor comando para isso? Uso o que está entre
>> parênteses ou o outro? Obrigado.
>>
>>             t
>>
>>             > fitdistr(x[,1],"t")
>>
>>                     m                                s
>>  df
>>
>>               -0.001874414    0.009122738    3.522064232
>>
>>              ( 0.001726835) ( 0.001862692) ( 2.234067399)
>>
>>             normal
>>
>>             fitdistr(x[,1],"normal")
>>
>>                    mean                     sd
>>
>>             0.0001040816     0.0128201843
>>
>>             (0.0018314549)  (0.0012950342)
>>
>>
>>             x são dados simulados.
>>
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