Caros, programei uma rotina para estimar por máxima verossimilhança os parâmetros de uma cópula e para ver se estava certo comparei os resultados com o comando do pacote copula. Encontrei diferenças apenas na 5a casa decimal em diante, que considerei como sendo por causa do método numérico utilizado. Só que, ao fazer a mesma comparação num computador 64 bits os resultados são bastante divergentes (o meu código muda o valor estimado, enquanto o pacote copula mantem), mudando na 2a casa decimal (no caso o parâmetro é a correlação, então a 2a casa decimal é bem importante). Dai me bateu a seguinte dúvida: em qual confiar? Código: require(copula) require(MASS) set.seed(31415) normCop <- function(param,data) { n <- nrow(data) if (length(param) != n) { param <- rep(param,nrow(data)) } cop <- mapply(normalCopula,param=param,MoreArgs=list(dim=2)) datalist <- apply(data,1,list) for (i in 1:n) { datalist[[i]] <- datalist[[i]][[1]] } out <- -sum(log(mapply(dcopula,copula=cop,u=datalist))) if (out == Inf) { out = exp(100) } return(out) } a <- matrix(0,20,2) n <- 100 Sigma <- matrix(c(10,3,3,2),2,2) for (j in 1:20) { data <- mvrnorm(n=n, rep(0, 2), Sigma) data <- apply(data,2,rank)/(n+1) fitNormCop <- function(data) { optim(cor(data)[2],normCop,data=data, lower = 0, upper = .9999,method="L-BFGS-B") } a[j,1] <- fitNormCop(data)$par # Meu a[j,2] <- fitCopula(normalCopula(.2,2), data, method="ml")@estimate # Pacote copula } E aqui um gráfico de dispersão comparando todos: http://img411.imageshack.us/img411/7527/92588280.png []'s