[R-br] Distribuição de probabilidade

[Wagner Bonat]

Olá

Essas distribuições como a Weibul, Gumbel e similares são interessantes.
Porém, nem sempre elas tem a tradicional parametrização de esperança e
dispersão como a Tweedie e as distribuições mais clássicas (normal, gamma,
normal inversa) tem. Muitas vezes a esperança ou é desconhecida ou uma
função complicada de mais de um parâmetro.

Eu penso que ao invés de tentar ajustar várias distribuições é mais
interessante você procurar aspectos relevantes sobre o seu conjunto de
dados, como por exemplo,
excesso de zeros, forte assimetria, caudas pesadas, etc e verificar se a
distribuição que você ajustando é capaz de descrever estes aspectos. No
caso a Tweedie pode lidar com todos estes aspectos, o que significa que ela
deve ajustar bem para uma grande quantidade de dados reais.

O que eu quero dizer é que essa idéia de ficar comparando várias
distribuições pode não ser realmente necessário.
Eu exploro um pouco destas idéias em dois artigos. Eu mostro que a Tweedie
ajusta muito bem, mesmo para
distribuições que não fazem parte da familia, como a t e a slash. Talvez vc
possa explorar idéias similares para a weibul, gumbel e similares.

http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00949655.2017.1318876?journalCode=gscs20

http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1471082X17715718

Att
Wagner

Em 9 de janeiro de 2018 01:11, Wagner Wolff <wwolff em usp.br> escreveu:

> Olá Wagner
>
> Gostei da sua ideia sobre a familia de destribuição Tweedie. Além dessa
> família você poderia indicar outras que englobem distribuições como por
> exemplo, Weibull, Gumbel, Burr ...
>
> Ab
>
> 2018-01-08 18:18 GMT-02:00 Wagner Bonat via R-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br
> >:
>
>> Quais distribuições vc tem interesse?
>> A distribuição Tweedie tem como casos particulares algumas das mais
>> populares distribuições como a normal, gamma e inversa normal.
>> Assim, ao invés de ajustar um monte de distribuições basta ajustar uma
>> que tem as outras como casos particulares.
>>
>> Att
>> Wagner
>>
>> Em 8 de janeiro de 2018 10:38, Rodrigo Campos via R-br <
>> r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>>
>>> Bom dia Felipe,
>>> Talvez o pacote "fitdistrplus" possa te ajudar!
>>> Att.
>>>
>>> 2018-01-08 10:21 GMT-02:00 Felipe Felix Costa via R-br <
>>> r-br em listas.c3sl.ufpr.br>:
>>>
>>>> olá,
>>>>
>>>> gostaria de saber se existe alguma forma para rodar todas as possíveis
>>>> distribuições sobre um determinado conjunto de dados com variáveis
>>>> continuas!?
>>>>
>>>> pois estou procurando e não achei nada pela internet falando dessa
>>>> possibilidade.
>>>>
>>>> meu objetivo é verificar qual melhor a distribuição para os meus dados
>>>> e, a partir dessa "melhor", estabelecer um modelo geral com todos os dados
>>>> e comparar com modelos individuais de áreas isoladas.
>>>>
>>>>
>>>> HELP
>>>>
>>>> Att.,
>>>> --
>>>> *Felipe Felix Costa*
>>>> Tel. 96-98122-3077
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> https://github.com/wwolff7
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