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Diferenças
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disciplinas:ce223:comandos2008 [2008/03/26 23:20] paulojus |
disciplinas:ce223:comandos2008 [2008/03/31 10:47] ehlers |
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Linha 556: | Linha 556: | ||
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- | Vamosagora visualizar a distribuição de interesse de diferentes formas: pelo hiostograma das simulações e, | + | Vamos agora visualizar a distribuição de interesse de diferentes formas: pelo histograma das simulações e, |
uma forma alternativa (e mais interessante!!!) utilizando estimação de densidades. | uma forma alternativa (e mais interessante!!!) utilizando estimação de densidades. | ||
<code R> | <code R> | ||
Linha 566: | Linha 566: | ||
</code> | </code> | ||
- | Note que que funçãos podem retornar resultados e/ou gráficos. A função ''hist()'' é um exemplo de função que retorna ambos. | + | Note que funções podem retornar resultados e/ou gráficos. A função ''hist()'' é um exemplo de função que retorna ambos. |
<code R> | <code R> | ||
- | hy<- hist(Y) | + | hy <- hist(Y) |
hy | hy | ||
class(hy) | class(hy) | ||
Linha 575: | Linha 575: | ||
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- | Criando uma função-- um exemplo. Vamosencapsular todo o procedimento acima em uma função. Isto pode | + | Criando uma função -- um exemplo. Vamos encapsular todo o procedimento acima em uma função. Isto pode |
- | ser útil para tornar a execução mias rápida e eficiente quando o procedimento deve ser repetido várias vezes. | + | ser útil para tornar a execução mais rápida e eficiente quando o procedimento deve ser repetido várias vezes. |
(o equivalente a construir ''macros''). | (o equivalente a construir ''macros''). | ||
<code R> | <code R> | ||
Linha 595: | Linha 595: | ||
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- | === 24/03/2008 === | + | === 26/03/2008 === |
- | Exercício proposto no material do cursoe extensões discutidas em aula. | + | Exercício proposto no material do curso e extensões discutidas em aula. |
Calculando o valor da expressão | Calculando o valor da expressão | ||
Linha 613: | Linha 613: | ||
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- | Noque que está éa expressão da log-verossimilhanca para uma a.a. de uma distribuição de Poisson | + | Noque que está é a expressão da log-verossimilhanca para uma a.a. de uma distribuição de Poisson |
<code R> | <code R> | ||
mf(y=x, lam=11) | mf(y=x, lam=11) | ||
Linha 637: | Linha 637: | ||
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- | A solução também poderia ser obtida por otimização numérica. Isto não é vantajoso para este problema mas pode ser a solução cem casosonde asolução analítica não é disponível. | + | A solução também poderia ser obtida por otimização numérica. Isto não é vantajoso para este problema mas pode ser a solução em casos onde a solução analítica não é disponível. |
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optimize(mf, c(min(x), max(x)), maximum=T, y=x) | optimize(mf, c(min(x), max(x)), maximum=T, y=x) | ||
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