André um dia você poderá obter esse artigo. Ele está em contrução. Estou criando essa distribuição com o professor Gauss Cordeiro e Manuel Wallace da UFPE. Na verdade estamos criando um gerador de distribuições que generaliza a classe Kwmaraswamy G em que G é uma função de distribuição qualquer. Se G for uma Beta temos a distribuição Kw-Beta Poisson, se G for a distribuição de Chen temos a Kw-Chen Poisson, etc.
Muito obrigado pelas informações professor Paulo. Wagner realmente não quis obter o vetor gradiente. Certamente ele ajudará o algoritmo caminhar de forma correta até o ponto crítico. A distribuição tem 5 parâmetros e a derivada em um parâmetro apenas, a exemplo o parâmetro c, fica muito extensa. Reimplementei tudo e consegui bons resultado usando o método L-BFGS-B. Grato à todos pelas informações. [ ], Pedro Rafael Diniz Marinho. Em 7 de junho de 2013 14:23, andrebvs [via R-br] < [email protected]> escreveu: > Como visualiizar o ajuste dessa distribuilção "Kwmarashwamy Weibull > Poisson" num gráfico. > > *Att.* > *André* > ------------------------------ > Em 06/06/2013 13:41, *Wagner Bonat < [hidden > email]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659567&i=0>> > * escreveu: > 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, > <andrebvs@...<http://../../../undefined/[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 < >> pedro.rafael.marinho@...<http://../../../undefined/[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] < >> ml-node+s2285057n4659552h89@...<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. >>> 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 >> R-br@... <http://../../../undefined/[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 > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659567&i=1> > 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-tp4659547p4659567.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> >
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