
Obrigada Walmes! Date: Tue, 17 Jun 2014 11:56:35 -0300 From: walmeszeviani@gmail.com To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] EMV Gama 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 pdf recente: http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/mcie/masterSINAPE-2012-08-13.pdf, sessão 2.11 página 62 À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques ZevianiLEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paranáfone: (+55) 41 3361 3573 skype: walmeszevianihomepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218========================================================================== _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.