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Éder David Borges da Silva

Graduado em Engenharia Agronômica - Eng Agronômica - UFPR

e-mail: ederdbs@gmail.com / eder@leg.ufpr.br

Área de Interesse

Estatística Experimental
Estatística Espacial
GEM² Grupo de estudos em modelos mistos

Minicursos

Codigos

###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
### inversão de p
################################################################################
### Regressão beta
rm(list=ls())
require(betareg)
###----------------------------------------------------------###
### pacote oficial
data("FoodExpenditure", package = "betareg")
fe_beta <- betareg(I(food/income) ~ income + persons , data = FoodExpenditure)
summary(fe_beta)
###----------------------------------------------------------###
### log vero 
log.vero <- function(B0,B1,B2,phi,y,x1,x2){
        mu <- exp((B0 + B1 * x1 + B2 * x2))/(1+exp((B0 + B1 * x1 + B2 * x2)))##logit^-1
        ll  <- sum(dbeta(y, mu* phi, (1-mu)*phi,log = TRUE))
        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,
                                                        x1=FoodExpenditure$income,
                                                        x2=FoodExpenditure$persons,
                                                        hessian = TRUE, control=(list(fnscale=-1)))

Regressão beta