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Diferenças
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pessoais:eder [2011/04/23 23:02] eder [section 2] |
pessoais:eder [2011/06/05 19:33] eder [Codigos] |
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|---|---|---|---|
| Linha 16: | Linha 16: | ||
| * [[http://www.leg.ufpr.br/ragronomia|Estatística Experimental com Software R]] | * [[http://www.leg.ufpr.br/ragronomia|Estatística Experimental com Software R]] | ||
| * [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/pessoais:eder:exptempo| Análise de Experimentos de longa duração]] | * [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/pessoais:eder:exptempo| Análise de Experimentos de longa duração]] | ||
| + | ===== Codigos ===== | ||
| + | <code R> | ||
| + | ###buf | ||
| + | buf <- function(n){ | ||
| + | ttt <- NULL | ||
| + | ttt[1] <- 0 | ||
| + | x <- runif(n) | ||
| + | th <- runif(n,0,pi) | ||
| + | st <- sin(th) | ||
| + | for ( i in 1:n){ | ||
| + | if(st[i]>x[i]){ | ||
| + | ttt[i+1] <- ttt[i]+1 | ||
| + | } | ||
| + | else { | ||
| + | ttt[i+1] <- ttt[i] | ||
| + | }} | ||
| + | if (ttt[n+1]>0){ | ||
| + | plot((0:n)[ttt>0],2*(0:n)[ttt>0]/ttt[ttt>0],type='l',xlab='numero simulação',ylab='pi') | ||
| + | } | ||
| + | else{print('no sucesso')} | ||
| + | abline(pi,0) | ||
| + | } | ||
| + | | ||
| + | buf(100000) | ||
| + | |||
| + | ### MOnte carlo | ||
| + | ## Calcula a área via simulação de monte carlo | ||
| + | ## args: r= raio, s vetor com numero de simulação, plotS plotar a simulação | ||
| + | MCcirculo<-function(r,s,plotS=TRUE){ | ||
| + | ns<-area<-s | ||
| + | r<-r | ||
| + | con <- 1 | ||
| + | for (j in ns) { | ||
| + | #pontos aleatorios | ||
| + | x<-runif(j, min=-r, max=r) | ||
| + | y<-runif(j, min=-r, max=r) | ||
| + | ponto<-cbind(x,y) | ||
| + | cont <- sum(apply(ponto,1,function(x){sqrt(sum(x^2))})<r) | ||
| + | #plotando Simulação | ||
| + | if(plotS==TRUE){ | ||
| + | plot(x,y,col="red",type="p",asp=1,lwd=1,xlim=c(-r,r),ylim=c(-r,r), main="Simulação Monte Carlo",sub=j) | ||
| + | ang <- seq(0, 2*pi, length = 100) | ||
| + | xx <- r * cos(ang);yy <- r * sin(ang) | ||
| + | polygon(xx, yy,border = "dark blue",lwd=2) | ||
| + | } | ||
| + | #Calculo de Area | ||
| + | area[con]<-(cont/j)*(r^2)*4 | ||
| + | cat(paste(round(area[con],6),j,'\n')) | ||
| + | con <- con+1 | ||
| + | } | ||
| + | plot(ns,area,main="Simulação Monte Carlo",xlab='Número da amostra',ylab='Area') | ||
| + | abline(h=pi*r^2,col='red',lwd=2) | ||
| + | | ||
| + | } | ||
| + | MCcirculo(1,seq(5,5000,by=1000),plotS=FALSE) | ||
| + | ### inversão de p | ||
| + | ################################################################################ | ||
| + | ###----------------------------------------------------------### | ||
| + | ### Regressão Beta | ||
| + | ### pacote oficial | ||
| + | require(betareg) | ||
| + | data("FoodExpenditure", package = "betareg") | ||
| + | fe_beta <- betareg(I(food/income) ~ income + persons , data = FoodExpenditure) | ||
| + | summary(fe_beta) | ||
| + | ###----------------------------------------------------------### | ||
| + | ### log vero da regressão beta com duas covariaveis, | ||
| + | log.vero <- function(par,y,x1,x2){ | ||
| + | mu <- exp((par[1] + par[2] * x1 + par[3] * x2))/(1+exp((par[1] + par[2] * x1 + par[3] * x2)))##logit^-1 | ||
| + | ll <- sum(dbeta(y, mu* par[4], (1-mu)*par[4],log = TRUE)) | ||
| + | return(ll) | ||
| + | } | ||
| + | |||
| + | ###----------------------------------------------------------### | ||
| + | opt <- optim(c(B0=-0.5,B1=-0.51,B2=0.11,phi=35),log.vero,y=FoodExpenditure$food/FoodExpenditure$income, | ||
| + | x1=FoodExpenditure$income, | ||
| + | x2=FoodExpenditure$persons, | ||
| + | hessian = TRUE, control=(list(fnscale=-1))) | ||
| + | opt | ||
| + | opt$par | ||
| + | sqrt(-diag(solve(opt$hessian))) | ||
| + | summary(fe_beta) | ||
| + | </code> | ||
| + | [[http://www.ime.usp.br/~sferrari/beta.pdf|Regressão beta]] | ||
| ===== Planejamento e Análise de experimentos ===== | ===== Planejamento e Análise de experimentos ===== | ||
