[R-br] Gradiente e hessiana simbólicos ou numéricos

Clécio da Silva Ferreira clecio.ferreira em ufjf.edu.br
Quinta Setembro 20 17:03:04 BRT 2012


Muito bom, Walmes. Não havia tentado este pacote, dá para generalizar.

Abs,
Clécio

Em 20 de setembro de 2012 16:49, Walmes Zeviani
<walmeszeviani em gmail.com>escreveu:

> Veja o exemplo de como obter o gradiente e hessianos numericamente
>
> f <- function(beta, t){
>   with(as.list(beta),
>        b1/(1+b2*exp(-b3*t)))
> }
>
> f(c(b1=1, b2=0.5, b3=-0.1), t=1:3)
>
> require(rootSolve)
>
> help(gradient, , help_type="html")
> gradient(f, x=c(b1=1, b2=0.5, b3=-0.1), t=1)
> gradient(f, x=c(b1=1, b2=0.5, b3=-0.1), t=1:3)
>
> help(hessian, help_type="html")
> hessian(f, x=c(b1=1, b2=0.5, b3=-0.1), t=1)
> hessian(f, x=c(b1=1, b2=0.5, b3=-0.1), t=1:2)
>
> Dependendo das operações que vai fazer, é melhor organizar o hessiano em
> um array.
> É possível obter analiticamente usando a deriv3(). Para isso veja esse post
>
>
> http://ridiculas.wordpress.com/2011/05/19/bandas-de-confianca-para-modelo-de-regressao-nao-linear/
>
> À disposição.
> Walmes.
>
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