[R-br] EMV Gama

[walmes .]

Algumas das opções conhecidas:

​1. ​
MASS::fitdistr()
2. glm(..., family=gamma)
3. nlm()
4. optim()
5. bbmle::mle2()

​Os dois primeiros você não precisa escrever a função de
log-verossimilhança. Nos demais você precisa escrevê-la, a vantagem é poder
usar a parametrização que quiser​ e não a implementada. O 1 é para uma
amostra sem covariáveis, o 2 permite um modelo de regressão. O 3 em diante
vai do que o usuário quiser, pode ser modelos de efeitos aleatórios,
preditores não lineares, com estrutura de covariância, enfim, só passar a
log-verossimilhança correspondente ao modelo assumido. Exemplos sobre a
gama disponíveis no material online do Curso *Métodos Computacionais para
Inferência Estatística* de Bonat e colaboradores.

página: *http://www.leg.ufpr.br/doku.php/cursos:mcie
<http://www.leg.ufpr.br/doku.php/cursos:mcie>*
pdf recente: *http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/mcie/masterSINAPE-2012-08-13.pdf
<http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/mcie/masterSINAPE-2012-08-13.pdf>*,
sessão 2.11 página 62

À
​ disposição.
Walmes.​


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Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná
fone: (+55) 41 3361 3573
skype: walmeszeviani
homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes
linux user number: 531218
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