<div dir="ltr">Romero, <div><br></div><div>faz tempo que não tenho esse tipo de problema na minha vida.</div><div><br></div><div>A sugestão do Walmes me parece a mais correta.</div><div><br></div><div>Outra abordagem que me parece ser razoável e tentar maximizar sem a função de log, pois deveria obter o mesmo resultado.</div><div><br></div><div>Ou também usar uma abordagem bayesiana. Determinar uma distribuição a posteriori e então determinar as distribuições condicionais completas para os seus parâmetros. Sem dúvida esse tipo de approach vai te dar muito mais trabalho.</div><div><br></div><div>Abs</div><div><br></div><div>Vinicius</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 17 de novembro de 2014 20:47, walmes . <span dir="ltr"><<a href="mailto:walmeszeviani@gmail.com" target="_blank">walmeszeviani@gmail.com</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif">Em problemas de otimização o primeiro conselho é ter uma função objetivo com argumentos no domínio dos reais. Tente colocar reparametrizações na sua função objetivo para garantir isso. Por exemplo, no caso da distribuição normal a função de log-verrossimilhança tem que ser escrita com mu=mu e sigma=exp(theta), não se estima diretamente sigma pois sigma>0 mas exp(theta)>0 para todos theta nos reais. A mesma idéia serve para binomial, onde p está no (0,1), não se otimiza em p mas em theta sendo que p=1/(1+exp(theta)) que vem da função de ligação log(p/(1-p))=theta.<br><br>À disposição.<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>Walmes.<br></font></span></div></div>
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