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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