
Muito obrigado Paulo, fico feliz com a sua ajuda. Abraços. Em 21 de novembro de 2012 14:35, Paulo Justiniano <paulojus@leg.ufpr.br>escreveu:
Para comparação viisual voce poode adaptar do exemplo a seguir:
hist(x, prob=T) lines(density(x)) rug(x) fit.n <- fitdistr(x,"normal") with(fit.n, curve(dnorm(x, m=estimate["mean"], sd=estimate["sd"]), from=150, to=250, add=T, col=4)) fit.t <- fitdistr(x,"t") mydt <- function(x, m, s, df) dt((x-m)/s, df)/s with(fit.t, curve(mydt(x, m=estimate["m"], s=estimate["s"], df=estimate["df"]), from=150, to=250, col=2, add=T))
Para comparacao para indicar melhor ajuste use a varossimilahnca retornada pelos ajustes (penalizando modelos com mais parametros, por ex. via AIC)
On Wed, 21 Nov 2012, Matheus Monteiro wrote:
obrigado Paulo, qual comando voce acha melhor para fazer tal comparação?
Em 21 de novembro de 2012 13:20, Paulo Justiniano <paulojus@leg.ufpr.br> escreveu: fora dos parentesis estao as estimativas e dentro os erros padrao.
Portanto voce deve pegar as estimativas e usar para tracar curvas de cada distribuição
On Wed, 21 Nov 2012, Matheus Monteiro wrote:
Obtive as densidades aproximadas da 't' e da 'normal', gostaria de compara-las através de graficos dessas densidades estimadas. Qual seria o melhor comando para isso? Uso o que está entre parênteses ou o outro? Obrigado.
t
> fitdistr(x[,1],"t")
m s df
-0.001874414 0.009122738 3.522064232
( 0.001726835) ( 0.001862692) ( 2.234067399)
normal
fitdistr(x[,1],"normal")
mean sd
0.0001040816 0.0128201843
(0.0018314549) (0.0012950342)
x são dados simulados.
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