Obtenha a derivada pelo menos a primeira e use no argumento grad da optim usando o L-BFGS-B se os parâmetros forem identificáveis com estes dados deve melhor muito o procedimento numérico. Porém, com essa quantidade de dados para estimar cinco parâmetros parece meio demais ... A melhor forma é obter a segunda derivada e construir um Newton-Raphson deve ser mais eficiente.
Além disso, você pode usando o pacote bbmle maximizar e pra ver se realmente chegou no máximo fazer a verossimilhança perfilhada de cada parâmetro caso ele não obtenha ele ou vai te mostrar o formato do perfil ou vai te retorno um "novo ponto de máximo" partindo deste ponto vc retorno a maximização e vai indo até encontrar o máximo ... Em 6 de junho de 2013 08:46, <[email protected]> escreveu: > Qual artigo e onde encontro esse artigo que fala da densidade Kwmarashwamy > Weibull Poisson? > > obg! > > *Att.* > *André* > > ------------------------------ > Em 05/06/2013 16:32, *Pedro Rafael < [email protected] > >*escreveu: > 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]<http://../../../undefined/compose?to=ml-node> > > 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]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659552&i=0> >> > >> >>> 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] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659552&i=1>> 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]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659549&i=0> >>>> > >>>> *Para:* [hidden >>>> email]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659549&i=1> >>>> *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 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. >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659549&i=2> >>>> >>>> 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 >>>> [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659549&i=3> >>>> 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. >>>> ------------------------------ >>>> If you reply to this email, your message will be added to the >>>> discussion below: >>>> >>>> http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Duvida-Estimacao-por-Maxima-Verossimilhanca-tp4659547p4659549.html >>>> To unsubscribe from R-br, click here. >>>> NAML<http://r-br.2285057.n4.nabble.com/template/NamlServlet.jtp?macro=macro_viewer&id=instant_html%21nabble%3Aemail.naml&base=nabble.naml.namespaces.BasicNamespace-nabble.view.web.template.NabbleNamespace-nabble.view.web.template.NodeNamespace&breadcrumbs=notify_subscribers%21nabble%3Aemail.naml-instant_emails%21nabble%3Aemail.naml-send_instant_email%21nabble%3Aemail.naml> >>>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing list >>> [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659552&i=2> >>> 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 >> [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659552&i=3> >> 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. >> >> ------------------------------ >> If you reply to this email, your message will be added to the >> discussion below: >> >> http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Duvida-Estimacao-por-Maxima-Verossimilhanca-tp4659547p4659552.html >> To unsubscribe from R-br, click >> here<http://r-br.2285057.n4.nabble.com/template/NamlServlet.jtp?macro=unsubscribe_by_code&node=3357982&code=cGVkcm8ucmFmYWVsLm1hcmluaG9AZ21haWwuY29tfDMzNTc5ODJ8NTAyMjI0MDYw> >> . >> NAML<http://r-br.2285057.n4.nabble.com/template/NamlServlet.jtp?macro=macro_viewer&id=instant_html%21nabble%3Aemail.naml&base=nabble.naml.namespaces.BasicNamespace-nabble.view.web.template.NabbleNamespace-nabble.view.web.template.NodeNamespace&breadcrumbs=notify_subscribers%21nabble%3Aemail.naml-instant_emails%21nabble%3Aemail.naml-send_instant_email%21nabble%3Aemail.naml> >> > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > 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. > -- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná
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