Não foi possível enviar o arquivo. Será algum problema com as permissões?
Essa é uma revisão anterior do documento!
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 ## 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)Regressão beta