Na verdade, seria tomar a exponencial dos valores estimados, mapeando as
estimativas nos reais positivos. Apenas para esclarecer, neste caso, o
intervalo de valores possíveis dos parâmetros deixa de ser limitado, já que
exp(x) > 0, mesmo para x < 0.
Att.,
Rubem
________________________________
De: Pedro Rafael <[email protected]>
Para: [email protected]
Enviadas: Quarta-feira, 5 de Junho de 2013 16:02
Assunto: Re: [R-br] [Dúvida] Estimação por Máxima Verossimilhança.
Obrigado Rubem pelas informações. No caso se eu colocando os parâmetros em
escala logaritmica, no final eu teria que logaritimizar as estimativas obtidas?
[ ],
Pedro Rafael Diniz Marinho.
Em 5 de junho de 2013 15:25, Rubem Kaipper Ceratti [via R-br]
<[email protected]> escreveu:
Pedro,
>
>
>A princípio, acho que você poderia tentar reparametrizar o modelo, colocando
>os parâmetros em escala logarítmica (p. ex. a = exp(par[1]); b = exp(par[2]);
>...), e tentar alguma outra função de otimização
>(http://cran.r-project.org/web/views/Optimization.html).
>
>
>Além disso, seria uma boa tentar simular dados desta distribuição com
>parâmetros conhecidos e ver como se comportam as estimativas, em vez de tentar
>ajustar um conjunto de dados diretamente.
>
>
>Att.,
>Rubem
>
>
>
>
>
>________________________________
> De: Pedro Rafael <[hidden email]>
>Para: [hidden email]
>Enviadas: Quarta-feira, 5 de Junho de 2013 14:30
>Assunto: [R-br] [Dúvida] Estimação por Máxima Verossimilhança.
>
>
>
>Senhores tenho uma dúvida. Na verdade não é dúvida, apenas quero sugestões.
>Tenho uma função densidade de probabilidade "complicada". Trate-se de uma
>distribuição chamada Kwmarashwamy Weibull Poisson. Tenho alguns bancos de
>dados e gostaria de verificar o ajustamento dessa distribuição à estes bancos
>de dados. Estou estimando os parâmetros pelo método de máxima verossimilhança.
>Essa distribuição tem suporte nos reais positivos (x>0) e todos os seus
>parâmetros são positivos. Optei em utilizar o método L-BFGS-G para restringir
>a busca nos reais positivos. Segue abaixo o comando. Nesse exemplo não houve
>convergência. Percebi que os chutes iniciais influenciam muito as estimativas
>dos parâmetros no caso em que há convergência. Usando métodos de maximização
>diferentes em muitos casos há grandes diferenças nas estimativas. Existe
>alguma forma mais tranquila e direta para encontrar as estimativas pelo método
>de máxima
verossimilhança em R? O código segue abaixo:
>
>vero <- function(par,x){
> a = par[1]
> b = par[2]
> c = par[3]
> lambda = par[4]
> beta = par[5]
> -sum(log((a*b*c*lambda*(beta^c)*(x^(c-1))*((1-exp(-(x*beta)^c))^(a-1)) *
> ((1-(1-exp(-(beta*x)^c))^a)^(b-1)) *
> exp(-lambda*(1-(1-(1-exp(-(beta*x)^c))^a)^b) -
>(beta*x)^c))/(1-exp(-lambda))))
>}
>
>dados = c(17.23, 28.92, 33.00, 41.52,
> 42.12, 45.60, 48.80, 51.84, 51.96, 54.12, 55.56, 67.80, 68.64,
>68.64,68.88,
> 84.12, 93.12, 98.64, 105.12, 105.84, 127.92, 128.04, 173.40)
>
>optim(par=c(1,1,1,1,1),fn=vero,
> method="L-BFGS-B",x=dados/1000,
> lower=c(0.001,0.001,0.001,0.001,0.001), upper=c(Inf,Inf,Inf,Inf,Inf))
>
>O engraçado é que essa distribuição é encaixada com a distribuição Weibull.
>Quando tento ajustar a Weibull à esses dados há convergência. O que vocês
>acham que devo fazer?
>
>[ ],
>Pedro Rafael Diniz Marinho.
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