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Hola. Como hago para calcular la "Maxima Verosimilitud" de unos datos con distribucion uniforme? saludos. -- Leo [[alternative HTML version deleted]]

...a * I)) dR <- gamma * I list(c(dS, dI, dR)) }) } # Simular datos parametros <- c(beta = 0.3, gamma = 0.1) estado <- c(S = 990, I = 10, R = 0) tiempos <- seq(0, 100, by = 1) salida <- ode(y = estado, times = tiempos, func = SIR_estocastico, parms = parametros) # Función de verosimilitud (ejemplo) log_verosimilitud <- function(params, data, tiempos) { # Simular el modelo con los nuevos parámetros sim <- ode(y = estado, times = tiempos, func = SIR_estocastico, parms = params) # Calcular la log-verosimilitud (implementar aquí, considerando la distribución de los datos)...

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Hola, ¿qué tal? Tengo una pregunta de esta

Hola compañeros de R, Antes he utilizado Rcpp (y armadillo) para lograr velocidad en procesos llenos de bucles y de álgebra lineal; pero no me había visto en la necesidad de maximizar (optimizar) ninguna función (una verosimilitud, en este caso). ¿Alguien tiene conocimiento de cuál es la forma más conveniente para optimizar funciones dentro de un programa en Rcpp? ¡Muchas gracias! -- «No soy aquellas sombras tutelares que honré con versos que no olvida el tiempo.» JL Borges [[alternative HTML version deleted]]

...      0,0235   ** Media de la vble. dep.  276,0067   D.T. de la vble. dep.   117,5827 Suma de cuad. residuos  818,6362   D.T. de la regresión    9,047852 R-cuadrado              0,995771   R-cuadrado corregido    0,994079 F(4, 10)                588,6040   Valor p (de F)          8,09e-12 Log-verosimilitud      -51,28100   Criterio de Akaike      112,5620 Criterio de Schwarz     116,1023   Crit. de Hannan-Quinn   112,5243 rho                    -0,440663   Durbin-Watson           2,757428 Sin considerar la constante, el valor p más alto fue el de la variable 4 (Interest) Como veis incluye más...

Hola a tod@s, Hace poco en la lista se discutieron algunas aproximaciones para determinar la distribución de probabilidad que potencialmente podrían haber generado los datos (ver [1]) y una de ellas fué el AIC. Haciendo uso del programa enviado por Pablo Verde (ver [1]), estos son los resultados para mis datos: weibull , AIC = 69839.44 exponential , AIC = 79488.77 gaussian , AIC = 69413.03

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...Por definicion, los valores que obtengo del ajuste de la funcion de distribucion GEV, me dan valores de periodos de retorno medios para los niveles de retorno que estudio. El problema es que estos valores son los medios esperables para esos periodos de retorno y yo, lo que necesito, es derivar las verosimilitudes de ocurrencia de ciertos niveles de retorno en periodos de tiempo determinados (un anyo). Es decir, para cada nivel de retorno X, no necesito saber el periodo de retorno correspondiente, si no la probabilidad de excederlo en un anyo. Hay algun paquete/funcion que pueda calcular esto? Mil gracias...

Dispongo de un experimento en el que cinco tratamientos ha sido aplicados a cinco grupos de voluntarios. En cada grupo había tres personas y a cada persona se le tomaron 3 medidas, En total dispongo de 45 medidas, pero evidentemente no son independientes entre sí. Si no tomo en cuenta que las medidas de la misma persona son más parecidas entre sí (bloques anidados) estaría incurriendo en