[R-br] [Dúvida] Estimação por Máxima Verossimilhança.

Pedro Rafael pedro.rafael.marinho em gmail.com
Quarta Junho 5 16:32:35 BRT 2013


Rodrigo obrigado pelas informações. Eu entendi que tenho que tirar a
exponencial dos parâmetros de modo que eles pertençam aos reais positivos.
Eu estava em dúvida se ao exponencializar os parâmetros eu deveria
logaritimizar as estimativas de máxima verossimilhança. Mas acredito que
não pois se tiver uma estimativa menor que 1 irei ter valor negativo ao
aplicar o log.

[   ],
Pedro Rafael Diniz Marinho.


Em 5 de junho de 2013 16:10, Rodrigo Coster [via R-br] <
ml-node+s2285057n4659552h89 em n4.nabble.com> escreveu:

> Tu faz a exponencial do estimado, nao o logaritmo. Assim, o algoritmo de
> otimização pode variar entre -Inf e +Inf e, ao tirar a exponencial, teu
> parâmetro fica restrito entre 0 e Inf.
>
>
> 2013/6/5 Pedro Rafael <[hidden email]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659552&i=0>
> >
>
>> Ou melhor acho que não é preciso tirar o logaritimo da estimativa. Porque
>> se a estimativa der menor que 1 irei também ter um numero negativo...
>>
>> [   ],
>> Pedro Rafael Diniz Marinho.
>>
>>
>> Em 5 de junho de 2013 15:25, Rubem Kaipper Ceratti [via R-br] <[hidden
>> email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659552&i=1>> escreveu:
>>
>>> Pedro,
>>>
>>> A princípio, acho que você poderia tentar reparametrizar o modelo,
>>> colocando os parâmetros em escala logarítmica (p. ex. a = exp(par[1]); b
>>> = exp(par[2]); ...), e tentar alguma outra função de otimização (
>>> http://cran.r-project.org/web/views/Optimization.html).
>>>
>>> Além disso, seria uma boa tentar simular dados desta distribuição com
>>> parâmetros conhecidos e ver como se comportam as estimativas, em vez de
>>> tentar ajustar um conjunto de dados diretamente.
>>>
>>> Att.,
>>> Rubem
>>>
>>>
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>>>  *De:* Pedro Rafael <[hidden email]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659549&i=0>
>>> >
>>> *Para:* [hidden email]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659549&i=1>
>>> *Enviadas:* Quarta-feira, 5 de Junho de 2013 14:30
>>> *Assunto:* [R-br] [Dúvida] Estimação por Máxima Verossimilhança.
>>>
>>> Senhores tenho uma dúvida. Na verdade não é dúvida, apenas quero
>>> sugestões. Tenho uma função densidade de probabilidade "complicada".
>>> Trate-se de uma distribuição chamada Kwmarashwamy Weibull Poisson. Tenho
>>> alguns bancos de dados e gostaria de verificar o ajustamento dessa
>>> distribuição à estes bancos de dados. Estou estimando os parâmetros pelo
>>> método de máxima verossimilhança. Essa distribuição tem suporte nos reais
>>> positivos (x>0) e todos os seus parâmetros são positivos. Optei em utilizar
>>> o método L-BFGS-G para restringir a busca nos reais positivos. Segue abaixo
>>> o comando. Nesse exemplo não houve convergência. Percebi que os chutes
>>> iniciais influenciam muito as estimativas dos parâmetros no caso em que há
>>> convergência. Usando métodos de maximização diferentes em muitos casos há
>>> grandes diferenças nas estimativas.  Existe alguma forma mais tranquila e
>>> direta para encontrar as estimativas pelo método de máxima verossimilhança
>>> em R? O código segue abaixo:
>>>
>>> vero <- function(par,x){
>>>   a = par[1]
>>>   b = par[2]
>>>   c = par[3]
>>>   lambda = par[4]
>>>   beta = par[5]
>>>   -sum(log((a*b*c*lambda*(beta^c)*(x^(c-1))*((1-exp(-(x*beta)^c))^(a-1))
>>> *
>>>      ((1-(1-exp(-(beta*x)^c))^a)^(b-1)) *
>>>               exp(-lambda*(1-(1-(1-exp(-(beta*x)^c))^a)^b) -
>>> (beta*x)^c))/(1-exp(-lambda))))
>>> }
>>>
>>> dados = c(17.23, 28.92, 33.00, 41.52,
>>>           42.12, 45.60, 48.80, 51.84, 51.96, 54.12, 55.56, 67.80, 68.64,
>>> 68.64,68.88,
>>>           84.12, 93.12, 98.64, 105.12, 105.84, 127.92, 128.04, 173.40)
>>>
>>> optim(par=c(1,1,1,1,1),fn=vero,
>>>       method="L-BFGS-B",x=dados/1000,
>>>       lower=c(0.001,0.001,0.001,0.001,0.001),
>>> upper=c(Inf,Inf,Inf,Inf,Inf))
>>>
>>> O engraçado é que essa distribuição é encaixada com a distribuição
>>> Weibull. Quando tento ajustar a Weibull à esses dados há convergência. O
>>> que vocês acham que devo fazer?
>>> [   ],
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