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Commit 6220984f authored by Eduardo E. R. Junior's avatar Eduardo E. R. Junior
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Utiliza predict.mle2 nas seções de predição COM-Poisson

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inst/doc/v05_compoisson.R
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...@@ -191,30 +191,8 @@ predP <- cbind(pred, aux) ...@@ -191,30 +191,8 @@ predP <- cbind(pred, aux)
f3; f3[-2] f3; f3[-2]
X <- model.matrix(f3[-2], data = pred) X <- model.matrix(f3[-2], data = pred)
## Obtendo os parâmetros da distribuição (lambdas e phi) aux <- predict(m3C, newdata = X, type = "response",
betas <- coef(m3C)[-1] interval = "confidence")
phi <- coef(m3C)[1]
loglambdas <- X %*% betas
## Obtendo os erros padrão das estimativas
## Obs.: Deve-se usar a matriz de variâncias e covariâncias
## condicional, pois os parâmetros de locação (betas) e dispersão
## (phi) não são ortogonais.
Vc <- Vcov[-1, -1] - Vcov[-1, 1] %*% solve(Vcov[1, 1]) %*% Vcov[1, -1]
U <- chol(Vc)
se <- sqrt(apply(X %*% t(U), MARGIN = 1, FUN = function(x) {
sum(x^2)
}))
aux <- c(loglambdas) + outer(se, qn, FUN = "*")
aux <- apply(aux, MARGIN = 2,
FUN = function(col) {
sapply(col, FUN = function(p) {
y <- 0:30
py <- dcmp(y, exp(p), exp(phi), sumto = 50)
sum(y*py)
})
})
aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux) aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux)
predC <- cbind(pred, aux) predC <- cbind(pred, aux)
...@@ -537,63 +515,15 @@ predP.ng <- cbind(pred, aux) ...@@ -537,63 +515,15 @@ predP.ng <- cbind(pred, aux)
##---------------------------------------------------------------------- ##----------------------------------------------------------------------
## Considerando a COM-Poisson ## Considerando a COM-Poisson
##-------------------------------------------
## No modelo para o número de vagens ## No modelo para o número de vagens
## Obtendo os parâmetros da distribuição (lambdas e phi) aux <- predict(m2C.nv, newdata = X2, type = "response",
betas <- coef(m2C.nv)[-1] interval = "confidence")
phi <- coef(m2C.nv)[1]
loglambdas <- X2 %*% betas
## Obtendo os erros padrão das estimativas
## Obs.: Deve-se usar a matriz de variâncias e covariâncias
## condicional, pois os parâmetros de locação (betas) e dispersão
## (phi) não são ortogonais.
Vc <- Vcov.nv[-1, -1] - Vcov.nv[-1, 1] %*%
solve(Vcov.nv[1, 1]) %*% Vcov.nv[1, -1]
U <- chol(Vc)
se <- sqrt(apply(X2 %*% t(U), MARGIN = 1, FUN = function(x) {
sum(x^2)
}))
aux <- c(loglambdas) + outer(se, qn, FUN = "*")
aux <- apply(aux, MARGIN = 2,
FUN = function(col) {
sapply(col, FUN = function(p) {
y <- 0:200
py <- dcmp(y, exp(p), exp(phi), sumto = 300)
sum(y*py)
})
})
aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux) aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux)
predC.nv <- cbind(pred, aux) predC.nv <- cbind(pred, aux)
##-------------------------------------------
## No modelo para o número de grãos por parcela ## No modelo para o número de grãos por parcela
## Obtendo os parâmetros da distribuição (lambdas e phi) aux <- predict(m2C.ng, newdata = X2, type = "response",
betas <- coef(m2C.ng)[-1] interval = "confidence")
phi <- coef(m2C.ng)[1]
loglambdas <- X2 %*% betas
## Obtendo os erros padrão das estimativas
## Obs.: Deve-se usar a matriz de variâncias e covariâncias
## condicional, pois os parâmetros de locação (betas) e dispersão
## (phi) não são ortogonais.
Vc <- Vcov.ng[-1, -1] - Vcov.ng[-1, 1] %*%
solve(Vcov.ng[1, 1]) %*% Vcov.ng[1, -1]
U <- chol(Vc)
se <- sqrt(apply(X2 %*% t(U), MARGIN = 1, FUN = function(x) {
sum(x^2)
}))
aux <- c(loglambdas) + outer(se, qn, FUN = "*")
aux <- apply(aux, MARGIN = 2,
FUN = function(col) {
sapply(col, FUN = function(p) {
y <- 0:350
py <- dcmp(y, exp(p), exp(phi), sumto = 700)
sum(y*py)
})
})
aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux) aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux)
predC.ng <- cbind(pred, aux) predC.ng <- cbind(pred, aux)
...@@ -806,30 +736,8 @@ predP <- cbind(pred, aux) ...@@ -806,30 +736,8 @@ predP <- cbind(pred, aux)
f4; f4[-2] f4; f4[-2]
X <- model.matrix(f4[-2], data = pred) X <- model.matrix(f4[-2], data = pred)
## Obtendo os parâmetros da distribuição (lambdas e phi) aux <- predict(m4C, newdata = X, type = "response",
betas <- coef(m4C)[-1] interval = "confidence")
phi <- coef(m4C)[1]
loglambdas <- X %*% betas
## Obtendo os erros padrão das estimativas
## Obs.: Deve-se usar a matriz de variâncias e covariâncias
## condicional, pois os parâmetros de locação (betas) e dispersão
## (phi) não são ortogonais.
Vc <- Vcov[-1, -1] - Vcov[-1, 1] %*% solve(Vcov[1, 1]) %*% Vcov[1, -1]
U <- chol(Vc)
se <- sqrt(apply(X %*% t(U), MARGIN = 1, FUN = function(x) {
sum(x^2)
}))
aux <- c(loglambdas) + outer(se, qn, FUN = "*")
aux <- apply(aux, MARGIN = 2,
FUN = function(col) {
sapply(col, FUN = function(p) {
y <- 0:50
py <- dcmp(y, exp(p), exp(phi), sumto = 100)
sum(y*py)
})
})
aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux) aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux)
predC <- cbind(pred, aux) predC <- cbind(pred, aux)
...@@ -1141,31 +1049,8 @@ predP <- cbind(pred, aux) ...@@ -1141,31 +1049,8 @@ predP <- cbind(pred, aux)
##------------------------------------------- ##-------------------------------------------
## Considerando a COM-Poisson ## Considerando a COM-Poisson
aux <- predict(m1C, newdata = X, type = "response",
## Obtendo os parâmetros da distribuição (lambdas e phi) interval = "confidence")
betas <- coef(m1C)[-1]
phi <- coef(m1C)[1]
loglambdas <- X %*% betas
## Obtendo os erros padrão das estimativas
## Obs.: Deve-se usar a matriz de variâncias e covariâncias
## condicional, pois os parâmetros de locação (betas) e dispersão
## (phi) não são ortogonais.
Vc <- Vcov[-1, -1] - Vcov[-1, 1] %*% solve(Vcov[1, 1]) %*% Vcov[1, -1]
U <- chol(Vc)
se <- sqrt(apply(X %*% t(U), MARGIN = 1, FUN = function(x) {
sum(x^2)
}))
aux <- c(loglambdas) + outer(se, qn, FUN = "*")
aux <- apply(aux, MARGIN = 2,
FUN = function(col) {
sapply(col, FUN = function(p) {
y <- 0:400
py <- dcmp(y, exp(p), exp(phi), sumto = 600)
sum(y*py)
})
})
aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux) aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux)
predC <- cbind(pred, aux) predC <- cbind(pred, aux)
......
inst/doc/v05_compoisson.html
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...@@ -35,24 +35,13 @@ $$ ...@@ -35,24 +35,13 @@ $$
em que $Z(\lambda_i, \nu) = \sum_{j=0}^\infty \lambda_i^j (j!)^{-\nu}$ e em que $Z(\lambda_i, \nu) = \sum_{j=0}^\infty \lambda_i^j (j!)^{-\nu}$ e
$\lambda_i = \exp(X_i\beta)$ $\lambda_i = \exp(X_i\beta)$
```{r}
llcmp
```
**Detalhes computacionais** **Detalhes computacionais**
* Reparametrização do parâmetro $\nu$ para $\phi = \exp(\nu)$. Assim o * Reparametrização do parâmetro $\nu$ para $\phi = \log(\nu)$. Assim o
espaçõ paramétrico do modelo são os reais $\Re^n$. espaço paramétrico do modelo são os reais $\Re^n$.
* Inclusão do termo _offset_. Somado diretamente ao preditor $X_i \beta$,
pois $X_i \beta$ representa o parâmetro $\lambda$ de locação, da
distribuição COM-Poisson.
* Truncamento da série infinita $Z(\lambda_i)$. `sumto` é tomado como * Truncamento da série infinita $Z(\lambda_i)$. `sumto` é tomado como
argumento da função, que por padrão assume argumento da função.
$\max(\underline{y})^{1.2}$.
* Para o cálculo de $Z(\lambda_i)$ faz-se, minimizando problemas de * Para o cálculo de $Z(\lambda_i)$ faz-se, minimizando problemas de
_overflow_ _overflow_
...@@ -63,6 +52,13 @@ $$ ...@@ -63,6 +52,13 @@ $$
\sum_{j=0}^\infty \exp(i \log(\lambda_i) - \nu \log(i!)) \sum_{j=0}^\infty \exp(i \log(\lambda_i) - \nu \log(i!))
$$ $$
```{r}
llcmp
```
## Ajuste geral ## ## Ajuste geral ##
_Framework_ implementado em R que utiliza a forma de escrita de _Framework_ implementado em R que utiliza a forma de escrita de
...@@ -291,30 +287,8 @@ predP <- cbind(pred, aux) ...@@ -291,30 +287,8 @@ predP <- cbind(pred, aux)
f3; f3[-2] f3; f3[-2]
X <- model.matrix(f3[-2], data = pred) X <- model.matrix(f3[-2], data = pred)
## Obtendo os parâmetros da distribuição (lambdas e phi) aux <- predict(m3C, newdata = X, type = "response",
betas <- coef(m3C)[-1] interval = "confidence")
phi <- coef(m3C)[1]
loglambdas <- X %*% betas
## Obtendo os erros padrão das estimativas
## Obs.: Deve-se usar a matriz de variâncias e covariâncias
## condicional, pois os parâmetros de locação (betas) e dispersão
## (phi) não são ortogonais.
Vc <- Vcov[-1, -1] - Vcov[-1, 1] %*% solve(Vcov[1, 1]) %*% Vcov[1, -1]
U <- chol(Vc)
se <- sqrt(apply(X %*% t(U), MARGIN = 1, FUN = function(x) {
sum(x^2)
}))
aux <- c(loglambdas) + outer(se, qn, FUN = "*")
aux <- apply(aux, MARGIN = 2,
FUN = function(col) {
sapply(col, FUN = function(p) {
y <- 0:30
py <- dcmp(y, exp(p), exp(phi), sumto = 50)
sum(y*py)
})
})
aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux) aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux)
predC <- cbind(pred, aux) predC <- cbind(pred, aux)
...@@ -689,63 +663,15 @@ predP.ng <- cbind(pred, aux) ...@@ -689,63 +663,15 @@ predP.ng <- cbind(pred, aux)
##---------------------------------------------------------------------- ##----------------------------------------------------------------------
## Considerando a COM-Poisson ## Considerando a COM-Poisson
##-------------------------------------------
## No modelo para o número de vagens ## No modelo para o número de vagens
## Obtendo os parâmetros da distribuição (lambdas e phi) aux <- predict(m2C.nv, newdata = X2, type = "response",
betas <- coef(m2C.nv)[-1] interval = "confidence")
phi <- coef(m2C.nv)[1]
loglambdas <- X2 %*% betas
## Obtendo os erros padrão das estimativas
## Obs.: Deve-se usar a matriz de variâncias e covariâncias
## condicional, pois os parâmetros de locação (betas) e dispersão
## (phi) não são ortogonais.
Vc <- Vcov.nv[-1, -1] - Vcov.nv[-1, 1] %*%
solve(Vcov.nv[1, 1]) %*% Vcov.nv[1, -1]
U <- chol(Vc)
se <- sqrt(apply(X2 %*% t(U), MARGIN = 1, FUN = function(x) {
sum(x^2)
}))
aux <- c(loglambdas) + outer(se, qn, FUN = "*")
aux <- apply(aux, MARGIN = 2,
FUN = function(col) {
sapply(col, FUN = function(p) {
y <- 0:200
py <- dcmp(y, exp(p), exp(phi), sumto = 300)
sum(y*py)
})
})
aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux) aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux)
predC.nv <- cbind(pred, aux) predC.nv <- cbind(pred, aux)
##-------------------------------------------
## No modelo para o número de grãos por parcela ## No modelo para o número de grãos por parcela
## Obtendo os parâmetros da distribuição (lambdas e phi) aux <- predict(m2C.ng, newdata = X2, type = "response",
betas <- coef(m2C.ng)[-1] interval = "confidence")
phi <- coef(m2C.ng)[1]
loglambdas <- X2 %*% betas
## Obtendo os erros padrão das estimativas
## Obs.: Deve-se usar a matriz de variâncias e covariâncias
## condicional, pois os parâmetros de locação (betas) e dispersão
## (phi) não são ortogonais.
Vc <- Vcov.ng[-1, -1] - Vcov.ng[-1, 1] %*%
solve(Vcov.ng[1, 1]) %*% Vcov.ng[1, -1]
U <- chol(Vc)
se <- sqrt(apply(X2 %*% t(U), MARGIN = 1, FUN = function(x) {
sum(x^2)
}))
aux <- c(loglambdas) + outer(se, qn, FUN = "*")
aux <- apply(aux, MARGIN = 2,
FUN = function(col) {
sapply(col, FUN = function(p) {
y <- 0:350
py <- dcmp(y, exp(p), exp(phi), sumto = 700)
sum(y*py)
})
})
aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux) aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux)
predC.ng <- cbind(pred, aux) predC.ng <- cbind(pred, aux)
...@@ -996,30 +922,8 @@ predP <- cbind(pred, aux) ...@@ -996,30 +922,8 @@ predP <- cbind(pred, aux)
f4; f4[-2] f4; f4[-2]
X <- model.matrix(f4[-2], data = pred) X <- model.matrix(f4[-2], data = pred)
## Obtendo os parâmetros da distribuição (lambdas e phi) aux <- predict(m4C, newdata = X, type = "response",
betas <- coef(m4C)[-1] interval = "confidence")
phi <- coef(m4C)[1]
loglambdas <- X %*% betas
## Obtendo os erros padrão das estimativas
## Obs.: Deve-se usar a matriz de variâncias e covariâncias
## condicional, pois os parâmetros de locação (betas) e dispersão
## (phi) não são ortogonais.
Vc <- Vcov[-1, -1] - Vcov[-1, 1] %*% solve(Vcov[1, 1]) %*% Vcov[1, -1]
U <- chol(Vc)
se <- sqrt(apply(X %*% t(U), MARGIN = 1, FUN = function(x) {
sum(x^2)
}))
aux <- c(loglambdas) + outer(se, qn, FUN = "*")
aux <- apply(aux, MARGIN = 2,
FUN = function(col) {
sapply(col, FUN = function(p) {
y <- 0:50
py <- dcmp(y, exp(p), exp(phi), sumto = 100)
sum(y*py)
})
})
aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux) aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux)
predC <- cbind(pred, aux) predC <- cbind(pred, aux)
...@@ -1392,31 +1296,8 @@ predP <- cbind(pred, aux) ...@@ -1392,31 +1296,8 @@ predP <- cbind(pred, aux)
##------------------------------------------- ##-------------------------------------------
## Considerando a COM-Poisson ## Considerando a COM-Poisson
aux <- predict(m1C, newdata = X, type = "response",
## Obtendo os parâmetros da distribuição (lambdas e phi) interval = "confidence")
betas <- coef(m1C)[-1]
phi <- coef(m1C)[1]
loglambdas <- X %*% betas
## Obtendo os erros padrão das estimativas
## Obs.: Deve-se usar a matriz de variâncias e covariâncias
## condicional, pois os parâmetros de locação (betas) e dispersão
## (phi) não são ortogonais.
Vc <- Vcov[-1, -1] - Vcov[-1, 1] %*% solve(Vcov[1, 1]) %*% Vcov[1, -1]
U <- chol(Vc)
se <- sqrt(apply(X %*% t(U), MARGIN = 1, FUN = function(x) {
sum(x^2)
}))
aux <- c(loglambdas) + outer(se, qn, FUN = "*")
aux <- apply(aux, MARGIN = 2,
FUN = function(col) {
sapply(col, FUN = function(p) {
y <- 0:400
py <- dcmp(y, exp(p), exp(phi), sumto = 600)
sum(y*py)
})
})
aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux) aux <- data.frame(modelo = "COM-Poisson", aux)
predC <- cbind(pred, aux) predC <- cbind(pred, aux)
......
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