Pedro
na minha experiencia a idéia é esta mesmo, usar e experimentar diferentes
métodos dificil apontar um metodo globalmente otimo, mas nao é a toa que
o NM é o default.
Vale ainda lembrar que há outros otimizadores implementados como em
nlminb() e outras tb alguns outros pacotes.
On Thu, 25 Oct 2012, Pedro Rafael wrote:
Obrigado à todos pelas informações. O método Nelder-Mead é mais
robusto para fazer otimização ou em geral o método BFGS é suficiente
para funções bem comportadas? O método BFGS eu evito usar para
maximização de funções que possui máximos e mínimos locais. As vezes
utilizo rotinas de algoritmo genético que são bem rápidas e maximizam
de forma bem eficiente.
[ ],
Pedro Rafael Diniz Marinho.
Em 25 de outubro de 2012 22:15, Augusto Ribas [via R-br]
<[email protected]> escreveu:
Um draft do livro do Ben Bolker também é disponivel no site dele:
http://www.math.mcmaster.ca/~bolker/emdbook/
Ele da varios exemplo legais no livro usando o pacote bbmle.
Espero que ajude.
Em 25 de outubro de 2012 21:56, Walmes Zeviani <[hidden email]> escreveu:
Se você usar a bbmle (Ben Bolker Maximum Likelihood Estimation) você
continua escrevendo as suas funções de verossimilhança e otimizando mas
ganha saídas bonitinhas com os métodos implementados à semelhança dos
existentes para classe lm, ou seja, summary(), anova(), plot(), confint(),
enfim. Para uma série de exemplos veja a última versão do material didático
Métodos Computacionais para Inferência Estatística do grupo LEG, disponível
em http://leg.ufpr.br/mcie
À disposição.
Walmes.
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Walmes Marques Zeviani
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Grato
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