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Commits
936ff7fe
Commit
936ff7fe
authored
9 years ago
by
Eduardo E. R. Junior
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Adiciona função para cálculo da média e variância da COM-Poisson
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65a70151
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NAMESPACE
+2
-0
2 additions, 0 deletions
NAMESPACE
R/cmp.R
+104
-0
104 additions, 0 deletions
R/cmp.R
man/calc_mean_cmp.Rd
+37
-0
37 additions, 0 deletions
man/calc_mean_cmp.Rd
man/calc_var_cmp.Rd
+38
-0
38 additions, 0 deletions
man/calc_var_cmp.Rd
with
181 additions
and
0 deletions
NAMESPACE
+
2
−
0
View file @
936ff7fe
# Generated by roxygen2: do not edit by hand
export(apc)
export(calc_mean_cmp)
export(calc_var_cmp)
export(cmp)
export(convergencez)
export(dcmp)
...
...
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R/cmp.R
+
104
−
0
View file @
936ff7fe
...
...
@@ -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
...
...
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man/calc_mean_cmp.Rd
0 → 100644
+
37
−
0
View file @
936ff7fe
% 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}
}
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man/calc_var_cmp.Rd
0 → 100644
+
38
−
0
View file @
936ff7fe
% 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}
}
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