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Commit 5f94658a authored by Eduardo E. R. Junior's avatar Eduardo E. R. Junior
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Correções textuais nas seções slides

parent 75edd05d
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Pipeline #
......@@ -31,7 +31,7 @@ library(plyr)
\framebreak
\begin{block}{Densidade de probabilidade}
\begin{block}{Distribuição de probabilidades}
\begin{center}
\begin{equation*}
\Pr(Y = y \mid \lambda, \nu) = \frac{\lambda^y}{(y!)^\nu
......
<<setup-child, include=FALSE>>=
set_parent("slides-mrdcr.Rnw")
## Pacotes utilizados nesta seção
## library(MRDCr)
devtools::load_all()
library(lattice)
@
\begin{frame}[allowframebreaks]{Excesso de Zeros}
......@@ -19,8 +25,6 @@
<<fig.width=10, fig.height=4, out.width="1.0\\textwidth">>=
library(MRDCr)
set.seed(100)
n <- 1000
......@@ -49,11 +53,11 @@ py_pois2 <- dpois(yu2, exp(m02$coef))
## Probabilidades via COM-Poisson
m2 <- cmp(y ~ 1, data = data.frame(y = y), sumto = 40)
py_dcmp <- dcmp(yu, loglambda = m2@coef[-1], phi = m2@coef[1],
sumto = 40)
py_dcmp <- dcmp(yu, lambda = exp(m2@coef[-1]),
nu = exp(m2@coef[1]), sumto = 40)
m22 <- cmp(y ~ 1, data = data.frame(y = y2), sumto = 40)
py_dcmp2 <- dcmp(yu2, loglambda = m22@coef[-1], phi = m22@coef[1],
sumto = 40)
py_dcmp2 <- dcmp(yu2, lambda = exp(m22@coef[-1]),
nu = exp(m22@coef[1]), sumto = 40)
##----------------------------------------------------------------------
cols <- c(trellis.par.get("dot.symbol")$col,
......
<<setup-child, include=FALSE>>=
set_parent("slides-mrdcr.Rnw")
\begin{frame}[allowframebreaks]{Modelo Hurdle}
## Pacotes utilizados nesta seção
@
\begin{frame}[allowframebreaks]{Modelos \textit{Hurdle}}
\begin{itemize}
\item A variável de interesse é particionada em contagens nulas e
não nulas;
\item Consideram somente os zeros estruturais;
\item São chamados também de modelos condicionais, hierárquicos ou de
duas partes;
\item A variável de interesse é particionada em contagens nulas e
não nulas;
\item Esta abordagem combina um modelo de contagem truncado à esquerda
do ponto $y = 1$ e um modelo censurado à direita no mesmo ponto
$y =1$
......@@ -21,7 +27,7 @@
\begin{dcases*}
f_z(0) & \text{se } y = 0,\\
(1 - f_z(0)) \frac{f_c(Y = y)}{1 -
f_c(Y = y)} & \text{se } y = 1, 2, \dots
f_c(Y = 0)} & \text{se } y = 1, 2, \dots
\end{dcases*}
\end{equation*}
......@@ -53,7 +59,7 @@ $$
\end{frame}
\begin{frame}{Modelos de barreira }
\begin{frame}{Distribuição \textit{Hurdle}}
\begin{columns}[c]
\column{.4\textwidth}
......@@ -186,8 +192,8 @@ para ambas as partes $f_z$ e $f_c$.
\vspace{0.8cm}
Sendo $\mathds{1}$ a função indicadora que assume o valor 1 se $y > 0$ e
0 se $y = 0$ e $\underline{\theta}$ o vetor de parâmetros do modelo (
$\beta$, $\gamma$ e $\phi$, se houver).
0 se $y = 0$ e $\underline{\theta}$ o vetor de parâmetros do modelo.
\end{frame}
......@@ -222,17 +228,4 @@ vglm(SurvS4(cy, st) ~ fz_preditor, cens.poisson,
@
\end{frame}
\begin{frame}{Estudos de caso}
{\it Vignette} \href{run:../doc/v07_hurdle.html}{\tt v07\_hurdle.html}
\begin{description}
\item[\tt peixe]: número de peixes capturados por grupos em um parque
estadual
\item[\tt sinistros]: número de sinistros em uma seguradora de
automóveis
\end{description}
\end{frame}
<<setup-child, include=FALSE>>=
set_parent("slides-mrdcr.Rnw")
## Pacotes utilizados nesta seção
@
\begin{frame}[allowframebreaks]{Modelo \textit{Zero Inflated}}
......@@ -47,7 +53,7 @@ $$
\end{frame}
\begin{frame}{Modelos de mistura}
\begin{frame}{Distribuição \textit{Zero Inflated}}
\begin{columns}[c]
\column{.4\textwidth}
......@@ -55,7 +61,7 @@ $$
\begin{itemize}
\item $f_z$ é uma função de probabilidades degenerada no ponto $y=0$,
ou seja, tem toda massa no ponto 0.
\item $f_c$ é uma função de probabilidades tradicional.
\item $f_c$ é uma função de probabilidades para dados de contagem.
\item Os modelos de mistura misturam $f_z$ e $f_c$ para descrever $Y$
\item Para a parte $f_c$ os dados ainda podem apresentar sub,
superdispersão ou excesso de valores em outro ponto.
......@@ -206,7 +212,7 @@ Usando o {\tt VGAM} ({\it Vector Generalized Linear and Additive Models})
<<eval=FALSE, echo=TRUE>>=
library(VGAM)
vglm(y ~ preditor, family = zapoisson)
vglm(y ~ preditor, family = zipoisson)
@
......@@ -215,7 +221,7 @@ vglm(y ~ preditor, family = zapoisson)
\begin{frame}{Estudos de caso}
{\it Vignette} \href{run:../doc/v07_zeroinfl.html}{\tt v07\_zeroinfl.html}
{\it Vignette} \href{run:../doc/v07_excesso-zeros.html}{\tt v07\_excesso-zeros.html}
\begin{description}
\item[\tt peixe]: número de peixes capturados por grupos em um parque
estadual
......
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