diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE
index 7ddba77a8761f12a96473ea6c3464ad71e6f428e..fe4d40cebd782dc0e0b16ea54b02154ee4ac13e2 100644
--- a/NAMESPACE
+++ b/NAMESPACE
@@ -13,3 +13,5 @@ import(doBy)
import(lattice)
import(latticeExtra)
import(multcomp)
+importFrom(grDevices,extendrange)
+importFrom(lattice,xyplot)
diff --git a/R/cmp.R b/R/cmp.R
index 3e5524069849293c00a6c2552ef43cc5d4c5f221..a280ef67553e61c33d4156425730e27088d0f323 100644
--- a/R/cmp.R
+++ b/R/cmp.R
@@ -1,28 +1,41 @@
#' @title Avaliação da Convergência da Constante Normalizadora
-#' @description Avalia a convergência da constante de normalização de
-#' um modelo COM-Poisson definida por: \deqn{Z = \sum
+#' @author Eduardo E. R. Junior, \email{edujrrib@gmail.com}
+#' @export
+#' @description Avalia a convergência da constante de normalização de um
+#' modelo COM-Poisson definida por: \deqn{Z = \sum
#' \frac{\lambda^i}{(i!)^\nu}}, em que o parâmetro \eqn{\nu} é
#' tomado como \eqn{\exp{\phi}}.
#' @param model Objeto resultante da função \code{\link[MRDCr]{cmp}}.
#' @param tol Critério de parada do algoritmo, representa o valor
-#' tolerado para a diferença do valor de \eqn{Z(\lambda, \phi)}
-#' entre duas iterações. O valor padrão é 1e-4
+#' tolerado para a diferença de \eqn{\frac{\lambda^i}{(i!)^\nu} -
+#' 0}, pois no limite \eqn{i \rightarrow \infty} o incremente
+#' \eqn{\frac{\lambda^i}{(i!)^\nu}} tende a 0.
#' @param incremento Número de incrementos da soma a serem considerados
#' a cada iteração. Padrão definido como 10, ou seja, a cada
-#' iteração 10 passos incrementos são somados a Z.
+#' iteração 10 incrementos são calculados.
#' @param maxit Número máximo de iterações a serem realizadas pelo
#' algoritmo. Se este número for atingido e o critério de tolerância
#' não for atendido, uma mensagem de aviso será exibida.
#' @param plot Argumento lógico. Se \code{TRUE} (padrão) os gráficos dos
-#' incrementos da constante são exibidos.
+#' incrementos daa constantes, calculadas para cada observação são
+#' exibidos.
#' @return Uma lista com os incrementos das constantes Z,
#' \eqn{Z(\lambda, \phi)} da distribuição COM-Poisson, calculados
#' para cada observação.
-#' @author Eduardo E. R. Junior, \email{edujrrib@gmail.com}
-#' @export
-
+#' @examples
+#'
+#' m1 <- cmp(ncap ~ est * (des + I(des^2)), data = capdesfo)
+#' tablez <- convergencez(m1)
+#' str(tablez)
+#'
+#' m2 <- cmp(ncap ~ dexp + I(dexp^2), data = capmosca)
+#' tablez <- convergencez(m2)
+#' str(tablez)
+#'
+#' @importFrom lattice xyplot
+#' @importFrom grDevices extendrange
convergencez <- function(model, tol = 1e-4, incremento = 10,
- maxit = 50, plot = TRUE) {
+ maxit = 150, plot = TRUE) {
##-------------------------------------------
## Calcula Z para um c(lambda, phi)
calcula <- function(loglambda, phi) {
@@ -53,15 +66,39 @@ convergencez <- function(model, tol = 1e-4, incremento = 10,
phi <- model@coef[1]
loglambdas <- X %*% betas
zs <- sapply(loglambdas, calcula, phi, simplify = FALSE)
+ stcalc <- max(sapply(zs, length))
+ ##-------------------------------------------
+ n <- length(zs)
+ id <- c(); ii <- c()
+ for (i in 1:n) {
+ l <- length(zs[[i]])
+ ii <- c(ii, 1:l)
+ id <- c(id, rep(i, times = l))
+ }
+ da <- data.frame(zs = unlist(zs), id = id, ii = ii)
##-------------------------------------------
if (plot) {
- mx <- max(sapply(zs, max))
- lx <- max(sapply(zs, length))
- plot(zs[[1]], type = "l", xlim = c(0, lx), ylim = c(0, mx))
- abline(v = sumto)
- for (i in 2:length(zs)) lines(zs[[i]], type = "l")
+ ylab = expression(frac(lambda^j, "(j!)"^nu))
+ sumtos <- c(sumto, stcalc)
+ print(
+ xyplot(zs ~ ii, groups = id,
+ data = da, type = "l",
+ ylab = list(ylab, rot = 0),
+ xlab = "j",
+ xlim = extendrange(c(1, max(sumtos))),
+ panel = function(x, y, ...) {
+ panel.xyplot(x, y, ...)
+ panel.abline(v = sumtos, h = 0)
+ panel.text(
+ x = sumtos*0.95,
+ y = max(y)*c(0.9, 0.8),
+ labels =
+ paste("sumto\n",
+ c("considerado", "calculado")))
+ })
+ )
}
- invisible(zs)
+ invisible(da)
}
#' @title Log-Verossimilhança do Modelo Conway-Maxwell-Poisson
diff --git a/man/convergencez.Rd b/man/convergencez.Rd
index ac4101be193ac1b6c87f5c43ff67424ff46333ed..d04ebffecc63ec1e0db9deba1e7e0211a10d6427 100644
--- a/man/convergencez.Rd
+++ b/man/convergencez.Rd
@@ -4,26 +4,28 @@
\alias{convergencez}
\title{Avaliação da Convergência da Constante Normalizadora}
\usage{
-convergencez(model, tol = 1e-04, incremento = 10, maxit = 50,
+convergencez(model, tol = 1e-04, incremento = 10, maxit = 150,
plot = TRUE)
}
\arguments{
\item{model}{Objeto resultante da função \code{\link[MRDCr]{cmp}}.}
\item{tol}{Critério de parada do algoritmo, representa o valor
-tolerado para a diferença do valor de \eqn{Z(\lambda, \phi)}
-entre duas iterações. O valor padrão é 1e-4}
+tolerado para a diferença de \eqn{\frac{\lambda^i}{(i!)^\nu} -
+0}, pois no limite \eqn{i \rightarrow \infty} o incremente
+\eqn{\frac{\lambda^i}{(i!)^\nu}} tende a 0.}
\item{incremento}{Número de incrementos da soma a serem considerados
a cada iteração. Padrão definido como 10, ou seja, a cada
-iteração 10 passos incrementos são somados a Z.}
+iteração 10 incrementos são calculados.}
\item{maxit}{Número máximo de iterações a serem realizadas pelo
algoritmo. Se este número for atingido e o critério de tolerância
não for atendido, uma mensagem de aviso será exibida.}
\item{plot}{Argumento lógico. Se \code{TRUE} (padrão) os gráficos dos
-incrementos da constante são exibidos.}
+incrementos daa constantes, calculadas para cada observação são
+exibidos.}
}
\value{
Uma lista com os incrementos das constantes Z,
@@ -31,10 +33,21 @@ Uma lista com os incrementos das constantes Z,
para cada observação.
}
\description{
-Avalia a convergência da constante de normalização de
- um modelo COM-Poisson definida por: \deqn{Z = \sum
+Avalia a convergência da constante de normalização de um
+ modelo COM-Poisson definida por: \deqn{Z = \sum
\frac{\lambda^i}{(i!)^\nu}}, em que o parâmetro \eqn{\nu} é
tomado como \eqn{\exp{\phi}}.
+}
+\examples{
+
+m1 <- cmp(ncap ~ est * (des + I(des^2)), data = capdesfo)
+tablez <- convergencez(m1)
+str(tablez)
+
+m2 <- cmp(ncap ~ dexp + I(dexp^2), data = capmosca)
+tablez <- convergencez(m2)
+str(tablez)
+
}
\author{
Eduardo E. R. Junior, \email{edujrrib@gmail.com}