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Hola, ¿qué tal? Creo que el ajuste (por máxima verosimilitud) de lambda es el inverso de la media de tus datos. Tu densidad en el intervalo de interés es como la de la exponencial (dividida por una constante de normalización). El logaritmo de la verosimitud es, por lo tanto, como el de la exponencial sin truncar más una constante. Luego la teoría habitual (de cómo el inverso de la media es el estimador por MV de lambda) aplica con cambios mínimos. Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanalytics.com El día 27 de enero de 2015, 19:53, "Hector Gómez Fuerte" <hector3 en gmx.es> escribió:> Buenas tardes, > ¿cómo puedo con el R ajustar una distribución exponencial truancada (en el > intervalo [10,60]) a un vector de datos? > Muchas gracias. > Héctor Gómez > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >
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Hola, Si tienes su expresión algebráica, podrías ajustarla con un ajuste no lineal "nls()". "nls()" viene por defecto dentro del paquete "stats" y si no fuese posible hacerla converger, puedes utilizar otros paquetes (nlstools, nls2) que modifican "nls()" que utilizan otros algoritmos de convergencia. Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El 27 de enero de 2015, 19:53, "Hector Gómez Fuerte" <hector3 en gmx.es> escribió:> Buenas tardes, > ¿cómo puedo con el R ajustar una distribución exponencial truancada (en el > intervalo [10,60]) a un vector de datos? > Muchas gracias. > Héctor Gómez > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >-- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]]