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