O que está sendo sugerido é o contrário Pedro.
A sua funcao recebe os valores logaritmizados e
portanto a otimizacoa retorna o log dos valores.
No final voce exponencia as estimativas obtidas
Fica assim:
vero <- function(par,x){
a = exp(par[1])
b = exp(par[2])
c = exp(par[3])
...
On Wed, 5 Jun 2013, Pedro Rafael wrote:
Rodrigo obrigado pelas informações. Eu entendi que tenho que tirar a
exponencial dos parâmetros de modo que eles pertençam aos reais
positivos. Eu estava em dúvida se ao exponencializar os parâmetros eu deveria
logaritimizar as estimativas de máxima verossimilhança. Mas
acredito que não pois se tiver uma estimativa menor que 1 irei ter valor
negativo ao aplicar o log.
[ ],
Pedro Rafael Diniz Marinho.
Em 5 de junho de 2013 16:10, Rodrigo Coster [via R-br]
<[email protected]> escreveu:
Tu faz a exponencial do estimado, nao o logaritmo. Assim, o algoritmo de
otimização pode variar entre -Inf e +Inf e, ao tirar a
exponencial, teu parâmetro fica restrito entre 0 e Inf.
2013/6/5 Pedro Rafael <[hidden email]>
Ou melhor acho que não é preciso tirar o logaritimo da estimativa. Porque
se a estimativa der menor que 1 irei também ter
um numero negativo...
[ ],
Pedro Rafael Diniz Marinho.
Em 5 de junho de 2013 15:25, Rubem Kaipper Ceratti [via R-br] <[hidden email]>
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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