Olá, estou com problemas no seguinte código: dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b,...){ p.trunc = pricker(trunc,b) dricker(x,b)/(1 - p.trunc)} dricker.t(10, b=0.1) Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator Alguma sugestão? Obrigado. -- Cristiano Strieder São José dos Campos - SP
p.trunc recebe os argumentos trunc e b... mas chama dricker com os argumentos 'x' e 'b'... 2011/6/15 Cristiano Strieder <cstrieder@gmail.com>:
Olá,
estou com problemas no seguinte código:
dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b,...){ p.trunc = pricker(trunc,b) dricker(x,b)/(1 - p.trunc)} dricker.t(10, b=0.1)
Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator
Alguma sugestão?
Obrigado.
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-- Successful people ask better questions, and as a result, they get better answers. (Tony Robbins)
veja trecho marcado a variavel "trunc" nao eh definida em lugar algum e portanto a funcao nao sabe de onde ler trunc note que seu codigo pode estar lendo variaveis do GlobalEnv On Wed, 15 Jun 2011, Cristiano Strieder wrote:
Olá,
estou com problemas no seguinte código:
dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b,...){ p.trunc = pricker(trunc,b) ^^^^^ dricker(x,b)/(1 - p.trunc)} dricker.t(10, b=0.1)
Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator
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Obrigado pelas respostas srs, mas acho q ainda n compreendi como solucionar o problema. Mesmo se eu passar o trunc na chamada da função, como abaixo, ainda retorna o erro, Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator. Estou me basendo neste material, http://ecologia.ib.usp.br/let/doku.php?id=tutoriais:pdf. dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b, ...){ p.trunc = pricker(trunc,b) dricker(x,b)/(1 - p.trunc) } dricker.t(x=10, b=0.1, trunc=1) 2011/6/15 Paulo Justiniano <paulojus@leg.ufpr.br>:
veja trecho marcado a variavel "trunc" nao eh definida em lugar algum e portanto a funcao nao sabe de onde ler trunc
note que seu codigo pode estar lendo variaveis do GlobalEnv
On Wed, 15 Jun 2011, Cristiano Strieder wrote:
Olá,
estou com problemas no seguinte código:
dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b,...){ p.trunc = pricker(trunc,b)
^^^^^
dricker(x,b)/(1 - p.trunc)} dricker.t(10, b=0.1)
Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator
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-- Cristiano Strieder São José dos Campos - SP
pelo jeito o autor da pagina nao testou o codigo... ou, se testou, tinha uma variavel (trunc) no ambiente que foi herdada pela funcao na chamada. a funcao dricker.t precisa da seguinte linha antes de p.trunc trunc = list(...)[['trunc']] b 2011/6/16 Cristiano Strieder <cstrieder@gmail.com>:
Obrigado pelas respostas srs, mas acho q ainda n compreendi como solucionar o problema. Mesmo se eu passar o trunc na chamada da função, como abaixo, ainda retorna o erro, Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator.
Estou me basendo neste material, http://ecologia.ib.usp.br/let/doku.php?id=tutoriais:pdf.
dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b, ...){ p.trunc = pricker(trunc,b) dricker(x,b)/(1 - p.trunc) } dricker.t(x=10, b=0.1, trunc=1)
2011/6/15 Paulo Justiniano <paulojus@leg.ufpr.br>:
veja trecho marcado a variavel "trunc" nao eh definida em lugar algum e portanto a funcao nao sabe de onde ler trunc
note que seu codigo pode estar lendo variaveis do GlobalEnv
On Wed, 15 Jun 2011, Cristiano Strieder wrote:
Olá,
estou com problemas no seguinte código:
dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b,...){ p.trunc = pricker(trunc,b)
^^^^^
dricker(x,b)/(1 - p.trunc)} dricker.t(10, b=0.1)
Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator
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Obrigado pelas respostas mais uma vez. Particularmente acho melhor incluir o parâmetro trunc na dricker.t(). Ao invés da dricker, estou agora aplicando a mesma idéia a função dpoig. Novamente estou com problema, Error in f * g : non-numeric argument to binary operator. Seque código: dpoix <- function(y, frac=0.05, rate=1/1000, log=FALSE) { b <- y*log(frac) m <- log(rate) n <- (y+1)*log(rate+frac) if(log)b+m-n else exp(b+m-n) } ppoix <- function(y, frac=0.05, rate=1/1000) { r <- exp(-y*log(rate+frac))*(rate*exp(y*log(rate+frac) - rate*exp(y*log(frac)))) s <- (rate+frac)*log(rate+frac) - log(frac)*rate - frac*log(frac) r/s } dpoix.t <- function(y, frac=0.05, rate=1/1000, trunc) { p.trunc <- ppoix(trunc) dpoix(y)/(1-p.trunc) } dpoix(10) dpoix.t(10,trunc=0) dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b, trunc, ...){ p.trunc = pricker(trunc,b) dricker(x,b)/(1 - p.trunc) } dricker(x=10, b=0.1) dricker.t(x=10, b=0.1, trunc=0) Alguma sugestão? 2011/6/15 Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com>:
pelo jeito o autor da pagina nao testou o codigo... ou, se testou, tinha uma variavel (trunc) no ambiente que foi herdada pela funcao na chamada.
a funcao dricker.t precisa da seguinte linha antes de p.trunc
trunc = list(...)[['trunc']]
b
2011/6/16 Cristiano Strieder <cstrieder@gmail.com>:
Obrigado pelas respostas srs, mas acho q ainda n compreendi como solucionar o problema. Mesmo se eu passar o trunc na chamada da função, como abaixo, ainda retorna o erro, Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator.
Estou me basendo neste material, http://ecologia.ib.usp.br/let/doku.php?id=tutoriais:pdf.
dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b, ...){ p.trunc = pricker(trunc,b) dricker(x,b)/(1 - p.trunc) } dricker.t(x=10, b=0.1, trunc=1)
2011/6/15 Paulo Justiniano <paulojus@leg.ufpr.br>:
veja trecho marcado a variavel "trunc" nao eh definida em lugar algum e portanto a funcao nao sabe de onde ler trunc
note que seu codigo pode estar lendo variaveis do GlobalEnv
On Wed, 15 Jun 2011, Cristiano Strieder wrote:
Olá,
estou com problemas no seguinte código:
dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b,...){ p.trunc = pricker(trunc,b)
^^^^^
dricker(x,b)/(1 - p.trunc)} dricker.t(10, b=0.1)
Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator
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Obrigado.
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-- Cristiano Strieder São José dos Campos - SP
seu exemplo roda aqui sem mensagens de erro provavelemtne há problemas com sues objetos na area de trabalho 1. se puder limpe a area de rtabalho (ou inicie outra) rm(list=ls()) e rode novamente 2. suas funcoes nao passam todos argumentos umas para outras. Por exemplo dpoix.t chama dpoix passando apenas y (ou seja assumindo defaults) confira se e'isto memso que deseja 3. quando encontrar error tente usar: traceback() ou ainda melhor debug() para identifica-los debug() eprmite rodart a funcao linha a linha e a cada passo voce pode examonar os objetos On Thu, 16 Jun 2011, Cristiano Strieder wrote:
Obrigado pelas respostas mais uma vez. Particularmente acho melhor incluir o parâmetro trunc na dricker.t().
Ao invés da dricker, estou agora aplicando a mesma idéia a função dpoig. Novamente estou com problema, Error in f * g : non-numeric argument to binary operator.
Seque código:
dpoix <- function(y, frac=0.05, rate=1/1000, log=FALSE) { b <- y*log(frac) m <- log(rate) n <- (y+1)*log(rate+frac) if(log)b+m-n else exp(b+m-n) }
ppoix <- function(y, frac=0.05, rate=1/1000) { r <- exp(-y*log(rate+frac))*(rate*exp(y*log(rate+frac) - rate*exp(y*log(frac)))) s <- (rate+frac)*log(rate+frac) - log(frac)*rate - frac*log(frac) r/s }
dpoix.t <- function(y, frac=0.05, rate=1/1000, trunc) { p.trunc <- ppoix(trunc) dpoix(y)/(1-p.trunc) }
dpoix(10) dpoix.t(10,trunc=0)
dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b, trunc, ...){ p.trunc = pricker(trunc,b) dricker(x,b)/(1 - p.trunc) } dricker(x=10, b=0.1) dricker.t(x=10, b=0.1, trunc=0)
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2011/6/15 Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com>:
pelo jeito o autor da pagina nao testou o codigo... ou, se testou, tinha uma variavel (trunc) no ambiente que foi herdada pela funcao na chamada.
a funcao dricker.t precisa da seguinte linha antes de p.trunc
trunc = list(...)[['trunc']]
b
2011/6/16 Cristiano Strieder <cstrieder@gmail.com>:
Obrigado pelas respostas srs, mas acho q ainda n compreendi como solucionar o problema. Mesmo se eu passar o trunc na chamada da função, como abaixo, ainda retorna o erro, Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator.
Estou me basendo neste material, http://ecologia.ib.usp.br/let/doku.php?id=tutoriais:pdf.
dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b, ...){ p.trunc = pricker(trunc,b) dricker(x,b)/(1 - p.trunc) } dricker.t(x=10, b=0.1, trunc=1)
2011/6/15 Paulo Justiniano <paulojus@leg.ufpr.br>:
veja trecho marcado a variavel "trunc" nao eh definida em lugar algum e portanto a funcao nao sabe de onde ler trunc
note que seu codigo pode estar lendo variaveis do GlobalEnv
On Wed, 15 Jun 2011, Cristiano Strieder wrote:
Olá,
estou com problemas no seguinte código:
dricker = function (x,b,...) {b^2*x*exp(-b*x)} pricker = function (x, b,...){exp(-b*x)*(exp(b*x)-b*x-1)} # CDF dricker.t = function (x, b,...){ p.trunc = pricker(trunc,b)
^^^^^
dricker(x,b)/(1 - p.trunc)} dricker.t(10, b=0.1)
Error in -b * x : non-numeric argument to binary operator
Alguma sugestão?
Obrigado.
-- Cristiano Strieder São José dos Campos - SP _______________________________________________ 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 forneça código mínimo reproduzível.
_______________________________________________ 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 forneça código mínimo reproduzível.
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Olá a cada integrante do R-br, Há vários dias acompanho as produtivas dúvidas do pessoal aqui do R-br porém não consigo contribuir pois meu conhecimento sobre R é muito pequeno. Gosto de ficar lendo e tentando aprender. Hoje chegou a minha vez de pedir a ajuda de vocês, professores e alunos, que disponibilizam tempo respondendo as perguntas de ingressantes no R como eu. Quero fazer um processo de estimação baseado na Verossimilhança para o Gaussian Model with a linear specification for the spatial trend. Emprestei hoje da biblioteca um excelente livro de Peter J. Diggle e do nosso professor Paulo Justiano Ribeiro Jr, Model-based Geostatistics, que explica como estimar usando o R, porém este livro só encontrei em inglês e como é um assunto totalmente novo para mim e minha habilidades com o R e com o inglês não são as melhores, estou com muitas dificuldades em entender. Já fiz estimação baseado na Verossimilhança para a função Gama e Normal (com 2 parâmetros desconhecidos) seguindo um modelo do professor Wagner H. Bonat e agora fazer uma estimação para um modelo com 4 parâmetros desconhecidos é um grande desafio que estou enfrentando. Se ao menos alguém pudesse me explicar como eu posso simular uma amostra para esse modelo (usando o R), o espaço paramétrico de cada parâmetro desse modelo, e até mesmo algum artigo onde foi usado esse modelo (para eu ter uma noção melhor de como ele é aplicado) me ajudaria bastante. Quando eu digito no google Gaussian Model, minha tela é bombardeada de distribuições normais que estamos acostumados a ver e nada encontro para o modelo geoestatístico. Obrigado pela atenção de cada um de vocês, Daniel
Daniel voce precisa dizer/especificar exatamente que modelo é este de 4 parametros que tem em mente. Em geral, definindo o modelo (paramétrico) decorre naturalmente como simular dele. Se for um modelo geoestatístico usual entao voce tem que Y tem distr. MVnormal com matriz de covariancia V e vetor de media mu entao para simular, basta simular como simula[se de uma distribiucao normal MV: 1. montar a matriz de covariancias 2. simular usando uma fc para normal MV ou via choleski na pagina de tutoriais da geoR tem exemplos de como fazer isto passo a passo via operacoes de matrizes com matriz de covariancias obtida a partir das distancias de separacao dos dados On Thu, 16 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:
Olá a cada integrante do R-br,
Há vários dias acompanho as produtivas dúvidas do pessoal aqui do R-br porém não consigo contribuir pois meu conhecimento sobre R é muito pequeno. Gosto de ficar lendo e tentando aprender. Hoje chegou a minha vez de pedir a ajuda de vocês, professores e alunos, que disponibilizam tempo respondendo as perguntas de ingressantes no R como eu.
Quero fazer um processo de estimação baseado na Verossimilhança para o Gaussian Model with a linear specification for the spatial trend. Emprestei hoje da biblioteca um excelente livro de Peter J. Diggle e do nosso professor Paulo Justiano Ribeiro Jr, Model-based Geostatistics, que explica como estimar usando o R, porém este livro só encontrei em inglês e como é um assunto totalmente novo para mim e minha habilidades com o R e com o inglês não são as melhores, estou com muitas dificuldades em entender.
Já fiz estimação baseado na Verossimilhança para a função Gama e Normal (com 2 parâmetros desconhecidos) seguindo um modelo do professor Wagner H. Bonat e agora fazer uma estimação para um modelo com 4 parâmetros desconhecidos é um grande desafio que estou enfrentando.
Se ao menos alguém pudesse me explicar como eu posso simular uma amostra para esse modelo (usando o R), o espaço paramétrico de cada parâmetro desse modelo, e até mesmo algum artigo onde foi usado esse modelo (para eu ter uma noção melhor de como ele é aplicado) me ajudaria bastante.
Quando eu digito no google Gaussian Model, minha tela é bombardeada de distribuições normais que estamos acostumados a ver e nada encontro para o modelo geoestatístico.
Obrigado pela atenção de cada um de vocês,
Daniel
Bom dia, obrigado pela ajuda professor. Minha mente está clareando um pouco. O modelo que é: L(beta, tau², sigma², phi) = -0.5 {n log(2pi) + log{|sigma² R(phi) + tau² I|} + (transposto(y - Dbeta)) (inverso(sigma² R(phi) + tau² I)) (y-Dbeta)} (página 112 do livro Diggle e Ribeiro JR). Pelo que eu entendi, o que eu tenho que fazer é: Gerar uma amostra a partir de uma NMV (muvetor , matriz de covariancia V), onde essa matriz de covariância V em seus Aij com i=j são as variâncias de cada paramêtro e o restante (i diferente de j) as covariâncias. Como faço pra descobrir o espaço paramétrico do meu modelo? Eu tendo a amostra, já consigo fazer um function no R para continuar a estimação do parâmetro. Para estimar usarei a função optim(), tudo bem até ai? Ou existe outra maneira mais eficaz de estimar os parâmetros desse modelo usando o R? Obrigado por toda a ajuda até agora,Daniel Date: Fri, 17 Jun 2011 08:59:23 -0300 From: paulojus@leg.ufpr.br To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Gaussian Model (GEO) Daniel voce precisa dizer/especificar exatamente que modelo é este de 4 parametros que tem em mente. Em geral, definindo o modelo (paramétrico) decorre naturalmente como simular dele. Se for um modelo geoestatístico usual entao voce tem que Y tem distr. MVnormal com matriz de covariancia V e vetor de media mu entao para simular, basta simular como simula[se de uma distribiucao normal MV: 1. montar a matriz de covariancias 2. simular usando uma fc para normal MV ou via choleski na pagina de tutoriais da geoR tem exemplos de como fazer isto passo a passo via operacoes de matrizes com matriz de covariancias obtida a partir das distancias de separacao dos dados On Thu, 16 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:
Olá a cada integrante do R-br,
Há vários dias acompanho as produtivas dúvidas do pessoal aqui do R-br porém não consigo contribuir pois meu conhecimento sobre R é muito pequeno. Gosto de ficar lendo e tentando aprender. Hoje chegou a minha vez de pedir a ajuda de vocês, professores e alunos, que disponibilizam tempo respondendo as perguntas de ingressantes no R como eu.
Quero fazer um processo de estimação baseado na Verossimilhança para o Gaussian Model with a linear specification for the spatial trend. Emprestei hoje da biblioteca um excelente livro de Peter J. Diggle e do nosso professor Paulo Justiano Ribeiro Jr, Model-based Geostatistics, que explica como estimar usando o R, porém este livro só encontrei em inglês e como é um assunto totalmente novo para mim e minha habilidades com o R e com o inglês não são as melhores, estou com muitas dificuldades em entender.
Já fiz estimação baseado na Verossimilhança para a função Gama e Normal (com 2 parâmetros desconhecidos) seguindo um modelo do professor Wagner H. Bonat e agora fazer uma estimação para um modelo com 4 parâmetros desconhecidos é um grande desafio que estou enfrentando.
Se ao menos alguém pudesse me explicar como eu posso simular uma amostra para esse modelo (usando o R), o espaço paramétrico de cada parâmetro desse modelo, e até mesmo algum artigo onde foi usado esse modelo (para eu ter uma noção melhor de como ele é aplicado) me ajudaria bastante.
Quando eu digito no google Gaussian Model, minha tela é bombardeada de distribuições normais que estamos acostumados a ver e nada encontro para o modelo geoestatístico.
Obrigado pela atenção de cada um de vocês,
Daniel
_______________________________________________ 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.
é por ai memso daniel o que vc está fazendo é o que já está imple,mentado nas rotinas da geoR que como vc sugere, usa mesmo a optim() emora outras rotinas (nlminb() etc) possam tb ser utilizadas estou entendendo que quer fazer a imple,mentacao vc mesmo o que pode ser interessante. qto ao espaco parametrico basta ver a definicao dos parametros para parametros de variancia e o da fc de correlacao, eles devem ser maiores que 0. Coisas acdicionais a notar: possiveis reparametrizacoes podem tornar o procedimento mais estavel, verossimilahncas concentradas reduzem o tamanho do prblema de otimizacao, oncentrando a expressao nos parametros ue nao podem ser obtidos analiticamente como funcao dos demais On Fri, 17 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:
Bom dia, obrigado pela ajuda professor. Minha mente está clareando um pouco. O modelo que é: L(beta, tau², sigma², phi) = -0.5 {n log(2pi) + log{|sigma² R(phi) + tau² I|} + (transposto(y - Dbeta)) (inverso(sigma² R(phi) + tau² I)) (y-Dbeta)} (página 112 do livro Diggle e Ribeiro JR).
Pelo que eu entendi, o que eu tenho que fazer é: Gerar uma amostra a partir de uma NMV (muvetor , matriz de covariancia V), onde essa matriz de covariância V em seus Aij com i=j são as variâncias de cada paramêtro e o restante (i diferente de j) as covariâncias.
Como faço pra descobrir o espaço paramétrico do meu modelo?
Eu tendo a amostra, já consigo fazer um function no R para continuar a estimação do parâmetro. Para estimar usarei a função optim(), tudo bem até ai? Ou existe outra maneira mais eficaz de estimar os parâmetros desse modelo usando o R?
Obrigado por toda a ajuda até agora, Daniel
Date: Fri, 17 Jun 2011 08:59:23 -0300 From: paulojus@leg.ufpr.br To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Gaussian Model (GEO)
Daniel
voce precisa dizer/especificar exatamente que modelo é este de 4 parametros que tem em mente. Em geral, definindo o modelo (paramétrico) decorre naturalmente como simular dele.
Se for um modelo geoestatístico usual entao voce tem que Y tem distr. MVnormal com matriz de covariancia V e vetor de media mu
entao para simular, basta simular como simula[se de uma distribiucao normal MV:
1. montar a matriz de covariancias 2. simular usando uma fc para normal MV ou via choleski
na pagina de tutoriais da geoR tem exemplos de como fazer isto passo a passo via operacoes de matrizes com matriz de covariancias obtida a partir das distancias de separacao dos dados
On Thu, 16 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:
Olá a cada integrante do R-br,
Há vários dias acompanho as produtivas dúvidas do pessoal aqui do R-br porém não consigo contribuir pois meu conhecimento sobre R é muito pequeno. Gosto de ficar lendo e tentando aprender. Hoje chegou a minha vez de pedir a ajuda de vocês, professores e alunos, que disponibilizam tempo respondendo as perguntas de ingressantes no R como eu.
Quero fazer um processo de estimação baseado na Verossimilhança para o Gaussian Model with a linear specification for the spatial trend. Emprestei hoje da biblioteca um excelente livro de Peter J. Diggle e do nosso professor Pau lo Justiano Ribeiro Jr, Model-based Geostatistics, que explica como estimar usando o R, porém este livro só encontrei em inglês e como é um assunto totalmente novo para mim e minha habilidades com o R e com o inglês não são as melhores, estou com muitas dificuldades em entender.
Já fiz estimação baseado na Verossimilhança para a função Gama e Normal (com 2 parâmetros desconhecidos) seguindo um modelo do professor Wagner H. Bonat e agora fazer uma estimação para um modelo com 4 parâmetros desconhecidos é um grande desafio que estou enfrentando.
Se ao menos alguém pudesse me explicar como eu posso simular uma amostra para esse modelo (usando o R), o espaço paramétrico de cada parâmetro desse modelo, e até mesmo algum artigo onde foi usado esse modelo (para eu ter uma noção melhor de como ele é aplicado) me ajudaria bastante.
Quando eu digito no google Gaussian Model, minha tela é bombardeada de distribuições normais que estamos acostumad os a ver e nada encontro para o modelo geoestatístico.
Obrigado pela atenção de cada um de vocês,
Daniel
_______________________________________________ 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.
Uma vez que você tenha a verossimilhança pode usar também a função mle2() do pacote bbmle, que usa também a optim() mas arruma a saida e facilita para a construção de intervalos de confiança, via aproximação quadrática e também perfis de Verossimilhança. -- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná
Obrigado pela ajuda professor. Vou tentar fazer dessa maneira. Tenha um ótimo final de semana,Daniel Date: Fri, 17 Jun 2011 14:06:17 -0300 From: wbonat@gmail.com To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Gaussian Model (GEO) Uma vez que você tenha a verossimilhança pode usar também a função mle2() do pacote bbmle, que usa também a optim() mas arruma a saida e facilita para a construção de intervalos de confiança, via aproximação quadrática e também perfis de Verossimilhança. -- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná _______________________________________________ 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.
Obrigado professor, acho que agora vai hehehe. Um excelente final de semana à todos vocês. Date: Fri, 17 Jun 2011 12:24:59 -0300 From: paulojus@leg.ufpr.br To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Gaussian Model (GEO) é por ai memso daniel o que vc está fazendo é o que já está imple,mentado nas rotinas da geoR que como vc sugere, usa mesmo a optim() emora outras rotinas (nlminb() etc) possam tb ser utilizadas estou entendendo que quer fazer a imple,mentacao vc mesmo o que pode ser interessante. qto ao espaco parametrico basta ver a definicao dos parametros para parametros de variancia e o da fc de correlacao, eles devem ser maiores que 0. Coisas acdicionais a notar: possiveis reparametrizacoes podem tornar o procedimento mais estavel, verossimilahncas concentradas reduzem o tamanho do prblema de otimizacao, oncentrando a expressao nos parametros ue nao podem ser obtidos analiticamente como funcao dos demais On Fri, 17 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:
Bom dia, obrigado pela ajuda professor. Minha mente está clareando um pouco. O modelo que é: L(beta, tau², sigma², phi) = -0.5 {n log(2pi) + log{|sigma² R(phi) + tau² I|} + (transposto(y - Dbeta)) (inverso(sigma² R(phi) + tau² I)) (y-Dbeta)} (página 112 do livro Diggle e Ribeiro JR).
Pelo que eu entendi, o que eu tenho que fazer é: Gerar uma amostra a partir de uma NMV (muvetor , matriz de covariancia V), onde essa matriz de covariância V em seus Aij com i=j são as variâncias de cada paramêtro e o restante (i diferente de j) as covariâncias.
Como faço pra descobrir o espaço paramétrico do meu modelo?
Eu tendo a amostra, já consigo fazer um function no R para continuar a estimação do parâmetro. Para estimar usarei a função optim(), tudo bem até ai? Ou existe outra maneira mais eficaz de estimar os parâmetros desse modelo usando o R?
Obrigado por toda a ajuda até agora, Daniel
Date: Fri, 17 Jun 2011 08:59:23 -0300 From: paulojus@leg.ufpr.br To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Gaussian Model (GEO)
Daniel
voce precisa dizer/especificar exatamente que modelo é este de 4 parametros que tem em mente. Em geral, definindo o modelo (paramétrico) decorre naturalmente como simular dele.
Se for um modelo geoestatístico usual entao voce tem que Y tem distr. MVnormal com matriz de covariancia V e vetor de media mu
entao para simular, basta simular como simula[se de uma distribiucao normal MV:
1. montar a matriz de covariancias 2. simular usando uma fc para normal MV ou via choleski
na pagina de tutoriais da geoR tem exemplos de como fazer isto passo a passo via operacoes de matrizes com matriz de covariancias obtida a partir das distancias de separacao dos dados
On Thu, 16 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:
Olá a cada integrante do R-br,
Há vários dias acompanho as produtivas dúvidas do pessoal aqui do R-br porém não consigo contribuir pois meu conhecimento sobre R é muito pequeno. Gosto de ficar lendo e tentando aprender. Hoje chegou a minha vez de pedir a ajuda de vocês, professores e alunos, que disponibilizam tempo respondendo as perguntas de ingressantes no R como eu.
Quero fazer um processo de estimação baseado na Verossimilhança para o Gaussian Model with a linear specification for the spatial trend. Emprestei hoje da biblioteca um excelente livro de Peter J. Diggle e do nosso professor Pau lo Justiano Ribeiro Jr, Model-based Geostatistics, que explica como estimar usando o R, porém este livro só encontrei em inglês e como é um assunto totalmente novo para mim e minha habilidades com o R e com o inglês não são as melhores, estou com muitas dificuldades em entender.
Já fiz estimação baseado na Verossimilhança para a função Gama e Normal (com 2 parâmetros desconhecidos) seguindo um modelo do professor Wagner H. Bonat e agora fazer uma estimação para um modelo com 4 parâmetros desconhecidos é um grande desafio que estou enfrentando.
Se ao menos alguém pudesse me explicar como eu posso simular uma amostra para esse modelo (usando o R), o espaço paramétrico de cada parâmetro desse modelo, e até mesmo algum artigo onde foi usado esse modelo (para eu ter uma noção melhor de como ele é aplicado) me ajudaria bastante.
Quando eu digito no google Gaussian Model, minha tela é bombardeada de distribuições normais que estamos acostumad os a ver e nada encontro para o modelo geoestatístico.
Obrigado pela atenção de cada um de vocês,
Daniel
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