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--- pessoais:eder [2011/06/05 19:53]
eder [section 3]
+++ pessoais:eder [2011/10/13 08:46]
eder [section 2]
@@ Linha 12: / Linha 12: @@
   *  Estatística Espacial
   * [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/projetos:gem2|GEM²]] Grupo de estudos em modelos mistos
+  * {{:pessoais:inlarrblup.r|GWS}} Seleção Genômica Ampla Via ML REML INLA
+  * {{:pessoais:reml_inla.r|Script}} Modelo seleção Genótipo ambiente via REML ML INLA
+  * {{:pessoais:linearregression.rnw|Script}} Regressão Linear - inferência via Mínimos quadrados, ML, REML, Gibbs, Metropolis, INLA, dclone ... (Em construção)
+  * {{:pessoais:rjmcmc.r|RJMCMC}} Reversible Jump MCMC Regressão Linear
+  * {{http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022030278835905|Simulation of Examine Distributions of Estimators of Variances and Ratios of Variances}}
+  * {{http://www.jstor.org/stable/3001853|Estimation of Variance and Covariance Components}}
+  * {{http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022030291786013|C. R. Henderson: Contributions to Predicting Genetic Merit}}
+  * {{http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002203027584776X|aa}}
+===== Disciplinas 2011/1 =====
+  * [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/disciplinas:ce210-2010-02|CE-210: Inferência estatística II]]
+  * [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/disciplinas:ce718|CE-718: Métodos Computacionalmente Intensivos]]
 ===== Minicursos =====
@@ Linha 17: / Linha 30: @@
    * [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/pessoais:eder:planejamentofito|Planejamento de experimento PG Produção Vegetal UFPR]]
    * [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/pessoais:eder:exptempo| Análise de Experimentos de longa duração]] II Reunião Paranaense Ciência do Solo
-===== Códigos =====
+===== Códigos (Em construção) =====
 <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
-### Inversão de Probabilidade
-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
@@ Linha 95: / Linha 40: @@
 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){
@@ Linha 102: / Linha 47: @@
         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$income,
@@ Linha 112: / Linha 57: @@
 sqrt(-diag(solve(opt$hessian)))
 summary(fe_beta)
+###-----------------------------------------------------------------###
+log.veroP <- function(par,phi,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* phi, (1-mu)*phi,log = TRUE))
+        return(ll)
+}
+opt <- grid.phi <- seq(20,60,l=150)
+con <- 1
+for (i in grid.phi){
+  opt[con] <- optim(c(B0=-0.5,B1=-0.51,B2=0.11),log.veroP,phi=i,y=FoodExpenditure$food/FoodExpenditure$income,
+                                                        x1=FoodExpenditure$income,
+                                                        x2=FoodExpenditure$persons,
+                                                        hessian = TRUE, control=(list(fnscale=-1)))$value
+  con <- con+1
+}
+plot(grid.phi,2*(max(opt)-opt),type='l')
+abline(h=3.84)
 </code>

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