<div dir="ltr">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.</div><div class="gmail_extra">
<br><br><div class="gmail_quote">2013/6/5 Pedro Rafael <span dir="ltr"><<a href="mailto:pedro.rafael.marinho@gmail.com" target="_blank">pedro.rafael.marinho@gmail.com</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div dir="ltr">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...<br></div><div class="gmail_extra"><div class="im"><br clear="all">
<div>[ ],<br>
Pedro Rafael Diniz Marinho.</div>
<br><br></div><div class="gmail_quote"><div class="im">Em 5 de junho de 2013 15:25, Rubem Kaipper Ceratti [via R-br] <span dir="ltr"><<a href="mailto:ml-node+s2285057n4659549h96@n4.nabble.com" target="_blank">ml-node+s2285057n4659549h96@n4.nabble.com</a>></span> escreveu:<br>
</div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div style="font-size:10pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><div style="font-size:10pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><span>Pedro,</span></div><div class="im"><div style="font-style:normal;font-size:13px;background-color:transparent;font-family:arial,helvetica,sans-serif">
<span><br></span></div><div style="font-style:normal;background-color:transparent"><span style="font-size:13px;font-family:arial,helvetica,sans-serif">A princípio, acho que você poderia tentar reparametrizar o modelo, colocando os parâmetros em escala logarítmica (p. ex. </span><span style="font-family:'Courier New',courier,monaco,monospace,sans-serif;font-size:13px"><span>a = exp(par[1]); </span><span>b = exp(par[2]); ...</span></span><span style="font-size:16px;font-family:'times new roman','new york',times,serif">)</span><span style="font-size:13px;font-family:arial,helvetica,sans-serif;background-color:transparent">, e tentar alguma outra função de otimização (</span><a href="http://cran.r-project.org/web/views/Optimization.html" style="font-size:10pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif" rel="nofollow" link="external" target="_blank">http://cran.r-project.org/web/views/Optimization.html</a><span style="font-size:13px;font-family:arial,helvetica,sans-serif;background-color:transparent">). </span></div>
<div style="font-style:normal;font-size:13px;background-color:transparent;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><span style="background-color:transparent"><br></span></div><div style="font-style:normal;font-size:13px;background-color:transparent;font-family:arial,helvetica,sans-serif">
<span style="background-color:transparent">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. </span></div><div style="font-style:normal;font-size:13px;background-color:transparent;font-family:arial,helvetica,sans-serif">
<br></div><div style="font-style:normal;background-color:transparent"><span><span style="font-size:13px">Att.,</span></span></div><div style="font-style:normal;background-color:transparent"><span><span style="font-size:small">Rubem</span></span></div>
<div style="font-style:normal;font-size:16px;background-color:transparent;font-family:'times new roman','new york',times,serif"><span><span style="font-family:'times new roman','new york',times,serif;font-size:16px"><br>
</span></span></div><div style="font-size:10pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div> </div><div style="font-size:10pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif"> <div style="font-family:'times new roman','new york',times,serif;font-size:12pt">
<div dir="ltr"> <hr size="1"> <font face="Arial"><div class="im"> <b><span style="font-weight:bold">De:</span></b> Pedro Rafael <<a href="http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659549&i=0" rel="nofollow" link="external" target="_blank">[hidden email]</a>><br>
<b><span style="font-weight:bold">Para:</span></b> <a href="http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659549&i=1" rel="nofollow" link="external" target="_blank">[hidden email]</a> <br> </div><div class="im"><b><span style="font-weight:bold">Enviadas:</span></b> Quarta-feira, 5 de Junho de 2013 14:30<br>
<b><span style="font-weight:bold">Assunto:</span></b> [R-br] [Dúvida] Estimação por Máxima Verossimilhança.<br> </div></font> </div> <div><div class="im"><br><div><div dir="ltr"><div><div>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:<br>
<br></div>vero <- function(par,x){<br> a = par[1]<br> b = par[2]<br> c = par[3]<br> lambda = par[4]<br> beta = par[5]<br> -sum(log((a*b*c*lambda*(beta^c)*(x^(c-1))*((1-exp(-(x*beta)^c))^(a-1)) *<br> ((1-(1-exp(-(beta*x)^c))^a)^(b-1)) * <br>
exp(-lambda*(1-(1-(1-exp(-(beta*x)^c))^a)^b) - (beta*x)^c))/(1-exp(-lambda))))<br>}<br><br>dados = c(17.23, 28.92, 33.00, 41.52,<br> 42.12, 45.60, 48.80, 51.84, 51.96, 54.12, 55.56, 67.80, 68.64, 68.64,68.88, <br>
84.12, 93.12, 98.64, 105.12, 105.84, 127.92, 128.04, 173.40)<br><br>optim(par=c(1,1,1,1,1),fn=vero,<br> method="L-BFGS-B",x=dados/1000, <br> lower=c(0.001,0.001,0.001,0.001,0.001), upper=c(Inf,Inf,Inf,Inf,Inf))<br>
<br></div>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?<br clear="all"><div><div><div><div><div>
[ ],<br>Pedro Rafael Diniz Marinho.</div>
</div></div></div></div></div></div><br>_______________________________________________<br>R-br mailing list<br></div><a href="http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659549&i=2" rel="nofollow" link="external" target="_blank">[hidden email]</a><div class="im">
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<br>
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