diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE
index c95b30fa1cb6481e532e959cac25de307dd89833..11ac4897ade292850f78b52c82d79c8ced7c84f8 100644
--- a/NAMESPACE
+++ b/NAMESPACE
@@ -1,6 +1,8 @@
# Generated by roxygen2: do not edit by hand
export(apc)
+export(calc_mean_cmp)
+export(calc_var_cmp)
export(cmp)
export(convergencez)
export(dcmp)
diff --git a/R/cmp.R b/R/cmp.R
index a5f0713bb1448e0608c52a2a25e02fb71e1f2664..96f679c038f262ec166d0111837ec54a85ec92ad 100644
--- a/R/cmp.R
+++ b/R/cmp.R
@@ -239,6 +239,110 @@ dcmp <- function(y, lambda, nu, sumto) {
})
}
+#' @name calc_mean_cmp
+#' @author Eduardo E. R. Junior, \email{edujrrib@gmail.com}
+#' @export
+#' @title Calcula o Valor Esperado para a Distribuição
+#' Conway-Maxwell-Poisson
+#' @description Função para calcular a média do tipo \eqn{E(Y) = \mu =
+#' \sum y\cdot \Pr(y)} para uma variável aleatória COM-Poisson a
+#' partir dos parâmetros \eqn{\lambda > 0} e \eqn{\nu \geq 0}.
+#' @param lambda Valor do parâmetro \eqn{\lambda} da distribuição
+#' COM-Poisson. Quando \eqn{\nu = 1}, o parâmetro \eqn{\lambda =
+#' E(Y)} é a média.
+#' @param nu Valor do parâmetro \eqn{\nu} da distribuição COM-Poisson.
+#' @param sumto Número de incrementos a serem considerados para a
+#' cálculo da constante normalizadora Z.
+#' @param tol Tolerância para interromper a procura pelo valor de
+#' \code{ymax}, valor cuja probabilidade correspondente é inferior a
+#' \code{tol}, para valores os valores de \code{lambda} e
+#' \code{nu} informados.
+#' @return Um vetor de tamanho igual ao do maior vetor, \code{lambda} ou
+#' \code{nu} com os valores correspondentes de \eqn{\mu}.
+
+calc_mean_cmp <- function(lambda, nu, sumto, tol = 1e-5) {
+ ## Faz com que os parâmetros sejam vetores de mesmo tamanho.
+ names(lambda) <- NULL
+ names(nu) <- NULL
+ pars <- data.frame(lambda = lambda, nu = nu)
+ ## Calcula o ymax usando mu + 5 (sqrt(sigma))
+ sigma <- lambda^(1/nu)/nu - (nu - 1)/(2 * nu^2)
+ ymax <- with(pars, ceiling(max(lambda + 5 * sqrt(sigma))))
+ ## Agora verifica se a prob(ymax) é de fato pequena, se não, soma 1.
+ lambdamax <- max(pars$lambda)
+ numin <- min(pars$nu)
+ pmax <- dcmp(y = ymax, lambda = lambdamax, nu = numin, sumto)
+ while (pmax > tol) {
+ ymax <- ymax + 1
+ pmax <- dcmp(y = ymax, lambda = lambdamax, nu = numin, sumto)
+ }
+ ## Define o vetor onde avaliar a densidade COM-Poisson.
+ y <- 1:ymax
+ estmean <- mapply(lambda = pars$lambda,
+ nu = pars$nu,
+ MoreArgs = list(y = y, sumto = sumto),
+ FUN = function(lambda, nu, y, sumto) {
+ py <- dcmp(y, lambda, nu, sumto)
+ sum(y * py)
+ },
+ SIMPLIFY = TRUE)
+ names(estmean) <- NULL
+ return(estmean)
+}
+
+#' @name calc_var_cmp
+#' @author Eduardo E. R. Junior, \email{edujrrib@gmail.com}
+#' @export
+#' @title Calcula o Valor da Variância para a Distribuição
+#' Conway-Maxwell-Poisson
+#' @description Função para calcular a variância do tipo \eqn{V(Y) =
+#' E(Y^2) - E^2(Y) = \sum y^2\cdot \Pr(y) - \left ( \sum y\cdot
+#' \Pr(y) \right )^2} para uma variável aleatória COM-Poisson a
+#' partir dos parâmetros \eqn{\lambda > 0} e \eqn{\nu \geq 0}.
+#' @param lambda Valor do parâmetro \eqn{\lambda} da distribuição
+#' COM-Poisson. Quando \eqn{\nu = 1}, o parâmetro \eqn{\lambda =
+#' E(Y)} é a média.
+#' @param nu Valor do parâmetro \eqn{\nu} da distribuição COM-Poisson.
+#' @param sumto Número de incrementos a serem considerados para a
+#' cálculo da constante normalizadora Z.
+#' @param tol Tolerância para interromper a procura pelo valor de
+#' \code{ymax}, valor cuja probabilidade correspondente é inferior a
+#' \code{tol}, para valores os valores de \code{lambda} e \code{nu}
+#' informados.
+#' @return Um vetor de tamanho igual ao do maior vetor, \code{lambda} ou
+#' \code{nu} com os valores correspondentes de \eqn{\mu}.
+
+calc_var_cmp <- function(lambda, nu, sumto, tol = 1e-5) {
+ # Faz com que os parâmetros sejam vetores de mesmo tamanho.
+ names(lambda) <- NULL
+ names(nu) <- NULL
+ pars <- data.frame(lambda = lambda, nu = nu)
+ # Calcula o ymax usando mu + 5 (sqrt(sigma))
+ sigma <- lambda^(1/nu)/nu - (nu - 1)/(2 * nu^2)
+ ymax <- with(pars, ceiling(max(lambda + 5 * sqrt(sigma))))
+ # Agora verifica se a prob(ymax) é de fato pequena, se não, soma 1.
+ lambdamax <- max(pars$lambda)
+ numin <- min(pars$nu)
+ pmax <- dcmp(y = ymax, lambda = lambdamax, nu = numin, sumto)
+ while (pmax > tol) {
+ ymax <- ymax + 1
+ pmax <- dcmp(y = ymax, lambda = lambdamax, nu = numin, sumto)
+ }
+ # Define o vetor onde avaliar a densidade COM-Poisson.
+ y <- 1:ymax
+ esty2 <- mapply(lambda = pars$lambda,
+ nu = pars$nu,
+ MoreArgs = list(y = y, sumto = sumto),
+ FUN = function(lambda, nu, y, sumto) {
+ py <- dcmp(y, lambda, nu, sumto)
+ c(sum(y * py)^2, sum(y^2 * py))
+ },
+ SIMPLIFY = TRUE)
+ estvar <- diff(esty2)
+ names(estvar) <- NULL
+ return(estvar)
+}
+
#' @title Ajuste do Modelo Conway-Maxwell-Poisson
#' @author Eduardo E. R. Junior, \email{edujrrib@gmail.com}
#' @export
diff --git a/man/calc_mean_cmp.Rd b/man/calc_mean_cmp.Rd
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ad7abdfabe0baf9487395b162ee950982466c98c
--- /dev/null
+++ b/man/calc_mean_cmp.Rd
@@ -0,0 +1,37 @@
+% Generated by roxygen2: do not edit by hand
+% Please edit documentation in R/cmp.R
+\name{calc_mean_cmp}
+\alias{calc_mean_cmp}
+\title{Calcula o Valor Esperado para a Distribuição
+ Conway-Maxwell-Poisson}
+\usage{
+calc_mean_cmp(lambda, nu, sumto, tol = 1e-05)
+}
+\arguments{
+\item{lambda}{Valor do parâmetro \eqn{\lambda} da distribuição
+COM-Poisson. Quando \eqn{\nu = 1}, o parâmetro \eqn{\lambda =
+E(Y)} é a média.}
+
+\item{nu}{Valor do parâmetro \eqn{\nu} da distribuição COM-Poisson.}
+
+\item{sumto}{Número de incrementos a serem considerados para a
+cálculo da constante normalizadora Z.}
+
+\item{tol}{Tolerância para interromper a procura pelo valor de
+\code{ymax}, valor cuja probabilidade correspondente é inferior a
+\code{tol}, para valores os valores de \code{lambda} e
+\code{nu} informados.}
+}
+\value{
+Um vetor de tamanho igual ao do maior vetor, \code{lambda} ou
+ \code{nu} com os valores correspondentes de \eqn{\mu}.
+}
+\description{
+Função para calcular a média do tipo \eqn{E(Y) = \mu =
+ \sum y\cdot \Pr(y)} para uma variável aleatória COM-Poisson a
+ partir dos parâmetros \eqn{\lambda > 0} e \eqn{\nu \geq 0}.
+}
+\author{
+Eduardo E. R. Junior, \email{edujrrib@gmail.com}
+}
+
diff --git a/man/calc_var_cmp.Rd b/man/calc_var_cmp.Rd
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..094ad7135df4f308aff953d9eb12a9490f8045db
--- /dev/null
+++ b/man/calc_var_cmp.Rd
@@ -0,0 +1,38 @@
+% Generated by roxygen2: do not edit by hand
+% Please edit documentation in R/cmp.R
+\name{calc_var_cmp}
+\alias{calc_var_cmp}
+\title{Calcula o Valor da Variância para a Distribuição
+ Conway-Maxwell-Poisson}
+\usage{
+calc_var_cmp(lambda, nu, sumto, tol = 1e-05)
+}
+\arguments{
+\item{lambda}{Valor do parâmetro \eqn{\lambda} da distribuição
+COM-Poisson. Quando \eqn{\nu = 1}, o parâmetro \eqn{\lambda =
+E(Y)} é a média.}
+
+\item{nu}{Valor do parâmetro \eqn{\nu} da distribuição COM-Poisson.}
+
+\item{sumto}{Número de incrementos a serem considerados para a
+cálculo da constante normalizadora Z.}
+
+\item{tol}{Tolerância para interromper a procura pelo valor de
+\code{ymax}, valor cuja probabilidade correspondente é inferior a
+\code{tol}, para valores os valores de \code{lambda} e \code{nu}
+informados.}
+}
+\value{
+Um vetor de tamanho igual ao do maior vetor, \code{lambda} ou
+ \code{nu} com os valores correspondentes de \eqn{\mu}.
+}
+\description{
+Função para calcular a variância do tipo \eqn{V(Y) =
+ E(Y^2) - E^2(Y) = \sum y^2\cdot \Pr(y) - \left ( \sum y\cdot
+ \Pr(y) \right )^2} para uma variável aleatória COM-Poisson a
+ partir dos parâmetros \eqn{\lambda > 0} e \eqn{\nu \geq 0}.
+}
+\author{
+Eduardo E. R. Junior, \email{edujrrib@gmail.com}
+}
+