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Diferenças
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pessoais:eder [2011/06/01 22:30] eder [section 4] |
pessoais:eder [2011/06/05 19:46] eder [Códigos] |
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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 ===== | + | ===== Códigos ===== |
| <code R> | <code R> | ||
| ###buf | ###buf | ||
| Linha 42: | Linha 42: | ||
| ### MOnte carlo | ### 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 | ### inversão de p | ||
| - | rm(list=ls()) | + | ### Inversão de Probabilidade |
| - | require(betareg) | + | NS <- 10000 |
| + | U <- runif(NS) | ||
| + | X <- - log(U) | ||
| + | Y <- rexp(NS) | ||
| + | par(mfrow=c(1,3)) | ||
| + | hist(U,freq=FALSE,main='Uniforme',col='lightblue') | ||
| + | lines(density(U),col='red',lwd=2) | ||
| + | hist(X,freq=FALSE,main='Expoencial via uniforme',col='lightblue') | ||
| + | lines(density(X),col='red',lwd=2) | ||
| + | lines(curve(dexp(x,1),min(X),max(X),add=TRUE),col='blue',lwd=2) | ||
| + | hist(Y,freq=FALSE,main='Expoencial do R',col='lightblue') | ||
| + | lines(density(Y),col='red',lwd=2) | ||
| + | lines(curve(dexp(x,1),min(Y),max(Y),add=TRUE),col='blue',lwd=2) | ||
| + | ################################################################################ | ||
| ###----------------------------------------------------------### | ###----------------------------------------------------------### | ||
| + | ### Regressão Beta | ||
| ### pacote oficial | ### pacote oficial | ||
| + | require(betareg) | ||
| data("FoodExpenditure", package = "betareg") | data("FoodExpenditure", package = "betareg") | ||
| fe_beta <- betareg(I(food/income) ~ income + persons , data = FoodExpenditure) | fe_beta <- betareg(I(food/income) ~ income + persons , data = FoodExpenditure) | ||
| summary(fe_beta) | summary(fe_beta) | ||
| ###----------------------------------------------------------### | ###----------------------------------------------------------### | ||
| - | ### log vero | + | ### log vero da regressão beta com duas covariaveis, |
| - | log.vero <- function(B0,B1,B2,phi,y,x1,x2){ | + | log.vero <- function(par,y,x1,x2){ |
| - | mu <- exp((B0 + B1 * x1 + B2 * x2))/(1+exp((B0 + B1 * x1 + B2 * x2)))##logit^-1 | + | 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* phi, (1-mu)*phi,log = TRUE)) | + | ll <- sum(dbeta(y, mu* par[4], (1-mu)*par[4],log = TRUE)) |
| return(ll) | return(ll) | ||
| } | } | ||
| - | ###----------------------------------------------------------### | + | |
| - | log.vero(-0.62,-0.12,0.11,35,y=FoodExpenditure$food/FoodExpenditure$income, | + | |
| - | x1=FoodExpenditure$income, | + | |
| - | x2=FoodExpenditure$persons) | + | |
| - | ###----------------------------------------------------------### | + | |
| - | ### B0 B1 | + | |
| - | par.vals <- expand.grid(B0=seq(0,2,l=100),B1=seq(-1,1,l=100)) | + | |
| - | logL <- apply(as.matrix(par.vals),1,log.vero,B2=0.11,phi=35,y=FoodExpenditure$food/FoodExpenditure$income, | + | |
| - | x1=FoodExpenditure$income, | + | |
| - | x2=FoodExpenditure$persons) | + | |
| - | contour(unique(par.vals$B0),unique(par.vals$B1),matrix(logL,ncol=100)) | + | |
| ###----------------------------------------------------------### | ###----------------------------------------------------------### | ||
| - | opt <- optim(c(-0.5,-0.12,0.11,35),logvero,y=FoodExpenditure$food/FoodExpenditure$income, | + | opt <- optim(c(B0=-0.5,B1=-0.51,B2=0.11,phi=35),log.vero,y=FoodExpenditure$food/FoodExpenditure$income, |
| x1=FoodExpenditure$income, | x1=FoodExpenditure$income, | ||
| x2=FoodExpenditure$persons, | x2=FoodExpenditure$persons, | ||
| hessian = TRUE, control=(list(fnscale=-1))) | hessian = TRUE, control=(list(fnscale=-1))) | ||
| + | opt | ||
| + | opt$par | ||
| + | sqrt(-diag(solve(opt$hessian))) | ||
| + | summary(fe_beta) | ||
| </code> | </code> | ||
| [[http://www.ime.usp.br/~sferrari/beta.pdf|Regressão beta]] | [[http://www.ime.usp.br/~sferrari/beta.pdf|Regressão beta]] | ||
