Jaildo Rocha,

Muito obrigado por sua ajuda.

Alisson

2016-09-20 19:27 GMT-03:00 Jaildo Rocha <j.vieirarocha@gmail.com>:

Prezado Alisson,

Para realizar as estimativas dos parâmetros via o package “Renext” utilize a função “EM.mixexp”. Apesar disso, é importante notar dois detalhes desta distribuição;

• O primeiro é o caso do coeficiente de variação maior ou igual a um que tende a gerar “erros” (convergir para uma exponencial simples) quando a amostra apresenta tal coeficiente menor que um. 

• Um segundo detalhe é que as estimativas dos parâmetros,no que diz respeito a convergência em relação a amostra, é bem mais “lenta” com o crescimento da amostra do que distribuições usuals como a gama, weibull, gumbel e outras  (o segundo detalhe é apenas um feeling particular).

Caso não queira usar  o “Renext”, outra possibilidade é utilizar o pacote “fitdistplus” para a realização das estimativas dos parâmetros, o único inconveniente é a necessidade de inserir um valor inicial.Por fim, segue os exemplos de estimativas utilizando os dois pacotes diferentes.

#####

# Via Renext

library("Renext")

mix <- rmixexp2(n = 1000, prob1 = 0.5, rate1 = 1.0, rate2 = 3.0)

fit_mixexp <- EM.mixexp(x = mix)

# Parâmetros

fit_mixexp[[1]]

# Via fitdistrplus

library("Renext")

library("fitdistrplus")

fit_mixexp2 <- fitdist(mix, "mixexp2", start = list(prob1 = 0.8,rate1 = 1, rate2 = 2))

fit_mixexp2[[1]]

####

Obs: No segundo exemplo, apesar de implícito, utilizei as funções pmixexp2, dmixexp2, qmixexp2 do pacote  “Renext” mas caso seja de sua preferência é possível você mesmo defini-las.  

Att,

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Jaildo Rocha 
MSc. pelo Programa Pós Graduação em Saneamento Meio Ambiente e Recursos  Hídricos –  UFMG
Área de concentração: Recursos Hídricos     

Em 20 de set de 2016, à(s) 00:21, Alisson Lucrécio via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

Cesar,

Preciso solucionar essa equação f(x) = (alpha/beta1*exp(-x/beta1)) + ((1-alpha)/beta2*exp(-x/beta2)) para obter os paramentos da distribuição. Assim como solucionado pelo fitdistr do pacote MASS para as ditribuções gamma, webull e exponencial. Observe que fiz uma tentativa com o pacote Renext, mas sem sucesso.

Muito obrigado.

2016-09-19 16:12 GMT-03:00 Alisson Lucrécio <alisson.lucrecio@ifgoiano.edu.br>:

Como solucionar essa equação f(x) = (alpha/beta1*exp(-x/beta1)) + ((1-alpha)/beta2*exp(-x/beta2)) para obter os paramentos da distribuição. Assim como é feito pelo fitdistr do pacote MASS para as ditribuções gamma, webull e exponencial. Observe que fiz uma tentativa com o pacote Renext, mas sem sucesso.

Muito obrigado.

On 19 September 2016 at 16:05, Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com> wrote:

. . . e sua dúvida seria?

On Mon, Sep 19, 2016 at 10:54 AM, Alisson Lucrécio via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:

Caro Colegas,

Bom dia.

Algum colega da poderia me ajudar na solução de uma distribução exponencial mista.

# Script

library(MASS)

# Distribuição Gamma

rg <- rgamma(100, shape = 1.5, rate = 1)

fit_gamma <- fitdistr(rg,"gamma")

par(bg="white", las=1, cex=1.1)

plot(density(rg, bw=0.5, cut=0), las=1, lwd=2,

     xlim=c(0,5),col="steelblue")

# Distribuição Weibull

rw <- rweibull(100, scale=1, shape=1.5)

par(bg="white", las=1, cex=1.1)

plot(density(rw, bw=0.5, cut=0), las=1, lwd=2,

     xlim=c(0,5),col="steelblue")

fit_weibull <- fitdistr(rw,"weibull")

# Distribuição Exponential

ex <- rexp(100, rate = 1)

par(bg="white", las=1, cex=1.1)

plot(density(ex, bw=0.5, cut=0), las=1, lwd=2,

     xlim=c(0,5),col="steelblue")

fit_exp <- fitdistr(ex, "exponential")

plot(density(rw, bw=0.5, cut=0), las=1, lwd=2,

     xlim=c(0,5),col="steelblue")

lines(density(rg, bw=0.5, cut=0),col="green")

lines(density(ex, bw=0.5, cut=0),col="red")

# Distribuição Exponencial mista

library(Renext)

# f(x) = (alpha/beta1*exp(-x/beta1)) + ((1-alpha)/beta2*exp(-x/beta2))

mixexp <- rmixexp2(n = 100, prob1 = 0.5, rate1 = 1.0, rate2 = 3.0)

fit_mixexp <- mom.mixexp2(mixexp)

plot(density(mixexp, bw=0.5, cut=1), lwd=2,

     xlim=c(0, 5),col="steelblue")

lines(density(ex, bw=0.5, cut=0),col="red")

mod <- nls(mixexp ~ prob1 * dexp(x, rate1) + (1 - prob1) * dexp(x, rate2),

           start = list(prob1 = 1, rate1 = 1, rate2 = 3.0), control = nls.control(maxiter = 100))

Obrigado.

-- 

Alisson Lucrecio da Costa

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Alisson Lucrecio da Costa

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