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Diferenças

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pessoais:eder [2011/06/06 20:50]
eder [section 5]
pessoais:eder [2018/07/04 19:10] (atual)
eder [section 5]
Linha 12: Linha 12:
   *  Estatística Espacial   *  Estatística Espacial
   * [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​projetos:​gem2|GEM²]] Grupo de estudos em modelos mistos   * [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​projetos:​gem2|GEM²]] Grupo de estudos em modelos mistos
 +  * {{:​pessoais:​inlarrblup.r|GWS}} Seleção Genômica Ampla Via ML REML INLA
 +  * {{:​pessoais:​reml_inla.r|Script}} Modelo seleção Genótipo ambiente via REML ML INLA
 +  * {{:​pessoais:​linearregression.rnw|Script}} Regressão Linear - inferência via Mínimos quadrados, ML, REML, Gibbs, Metropolis, INLA, dclone ... (Em construção)
 +  * {{:​pessoais:​rjmcmc.r|RJMCMC}} Reversible Jump MCMC Regressão Linear ​
 +===== Artigos de Interesse ===== 
 +  * {{http://​www.sciencedirect.com/​science/​article/​pii/​S0022030278835905|Simulation of Examine Distributions of Estimators of Variances and Ratios of Variances}}
 +  * {{http://​www.jstor.org/​stable/​3001853|Estimation of Variance and Covariance Components}}
 +  * {{http://​www.sciencedirect.com/​science/​article/​pii/​S0022030291786013|C. R. Henderson: Contributions to Predicting Genetic Merit}}
 +  * {{http://​www.sciencedirect.com/​science/​article/​pii/​S002203027584776X|Rapid Method for Computing the Inverse of a Relationship Matrix}}
 +  * {{http://​www.jstor.org/​stable/​2527669?​seq=18|The Estimation of Environmental and Genetic Trends from Records Subject to Culling}}
 +  * {{http://​download.journals.elsevierhealth.com/​pdfs/​journals/​0022-0302/​PIIS002203027584776X.pdf|Rapid Method for Computing the Inverse of a Relationship Matrix}}
 +  * {{http://​www.jstor.org/​pss/​2529339|A simple method for computing the inverse of a numerator relationship matrix used in prediction of breeding values}}
 +  * {{http://​www.jstor.org/​stable/​2529430?&​Search=yes&​searchText=%22C.+R.+Henderson%22&​list=hide&​searchUri=%2Faction%2FdoBasicSearch%3FQuery%3Dau%253A%2522C.%2BR.%2BHenderson%2522%26wc%3Don&​prevSearch=&​item=3&​ttl=373&​returnArticleService=showFullText|Best Linear Unbiased Estimation and Prediction under a Selection Model}}
 +  * {{http://​www.jstor.org/​stable/​2530609?&​Search=yes&​searchText=%22C.+R.+Henderson%22&​list=hide&​searchUri=%2Faction%2FdoBasicSearch%3FQuery%3Dau%253A%2522C.%2BR.%2BHenderson%2522%26wc%3Don&​prevSearch=&​item=5&​ttl=373&​returnArticleService=showFullText|Variance-Covariance Matrix of Estimators of Variances in Unweighted Means ANOVA}}
 +  * {{http://​www.jstor.org/​stable/​3001853?&​Search=yes&​searchText=%22C.+R.+Henderson%22&​list=hide&​searchUri=%2Faction%2FdoBasicSearch%3FQuery%3Dau%253A%2522C.%2BR.%2BHenderson%2522%26wc%3Don&​prevSearch=&​item=2&​ttl=373&​returnArticleService=showFullText| Estimation of Variance and Covariance Components}}
 +
 +
 ===== Disciplinas 2011/1 =====  ===== Disciplinas 2011/1 ===== 
   * [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​disciplinas:​ce210-2010-02|CE-210:​ Inferência estatística II]]   * [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​disciplinas:​ce210-2010-02|CE-210:​ Inferência estatística II]]
Linha 21: Linha 38:
    * [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​pessoais:​eder:​planejamentofito|Planejamento de experimento PG Produção Vegetal UFPR]]    * [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​pessoais:​eder:​planejamentofito|Planejamento de experimento PG Produção Vegetal UFPR]]
    * [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​pessoais:​eder:​exptempo| Análise de Experimentos de longa duração]] II Reunião Paranaense Ciência do Solo    * [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​pessoais:​eder:​exptempo| Análise de Experimentos de longa duração]] II Reunião Paranaense Ciência do Solo
-===== Códigos ===== +   * [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​pessoais:​eder:​runicentro| Curso de Sofware R Analise Experimentos - UNICENTRO]] 
 +===== Códigos ​(Em construção) ​===== 
 <code R> <code R>
-###​-----------------------------------------------------------------### +##​------------------------------------------------------------------###​
-### Agulha de buffon +
-buffon <function(n,​l=1,​a=1){ +
-  if(a<​l){cat('​Erro:​ a < l, deve ser a > l\n'​)} +
-  if(a>​=l){ +
-  theta <- runif(n,​0,​pi) +
-  dist <- runif(n,​0,​a/​2) +
-  inter <- sum(dist <= l/​2*sin(theta)) +
-  phi_est <- round((n/​inter)*(2*l/​a),​12) +
-  cat('​Número Simulação',​n,'​phi_estimado',​phi_est,'​Erro',​round(pi-phi_est,​12),'​\n'​) +
-  return(c(n,​phi_est)) +
-}} +
- +
-n <- seq(10000,​1000000,​by=20000) +
-res <- matrix(NA,​ncol=2,​nrow=length(n)) +
-con <- 1 +
-for (i in n){ +
-  res[con,] <- buffon(i) +
-  con <- con+1 +
-+
- +
-plot(res,​type='​l',​ylab=expression(pi),​xlab='​Simulações'​) +
-abline(h=pi,​col='​red'​) +
-###-----------------------------------------------------------------###​ +
-### MOnte carlo +
-## Calcula a área via simulação de monte carlo +
-## args: r= raio, s vetor com numero de simulação,​ plotS plotar a simulação +
-MCcirculo<​-function(r,​s,​plotS=TRUE){ +
-ns<​-area<​-s +
-r<-r +
-con <- 1 +
-for (j in ns) { +
-#pontos aleatorios +
- x<​-runif(j,​ min=-r, max=r) +
- y<​-runif(j,​ min=-r, max=r) +
- ponto<​-cbind(x,​y) +
-  cont <- sum(apply(ponto,​1,​function(x){sqrt(sum(x^2))})<​r) +
-#plotando Simulação +
-  if(plotS==TRUE){ +
- plot(x,​y,​col="​red",​type="​p",​asp=1,​lwd=1,​xlim=c(-r,​r),​ylim=c(-r,​r),​ main="​Simulação Monte Carlo",​sub=j) +
- ang <- seq(0, 2*pi, length = 100) +
- xx <- r * cos(ang);yy <- r * sin(ang) +
- polygon(xx,​ yy,border = "dark blue",​lwd=2) +
-  }   +
-#Calculo de Area +
- area[con]<​-(cont/​j)*(r^2)*4 +
-  cat(paste(round(area[con],​6),​j,'​\n'​)) +
-  con <- con+1 +
-+
- plot(ns,​area,​main="​Simulação Monte Carlo",​xlab='​Número da amostra',​ylab='​Area'​) +
-  abline(h=pi*r^2,​col='​red',​lwd=2) +
-   +
-+
-MCcirculo(1,​seq(5,​5000,​by=1000),​plotS=FALSE) +
-###​-----------------------------------------------------------------###​ +
-### Inversão de Probabilidade +
-### OBJ: gerar x~exp transformando de uma uniforme +
-NS <- 10000 +
-lam <- 0.5 +
-#​f(x)=exp(lam) F(x)=1-exp(-lam*x),​ logo: F^-1(x)= -lam^-1*log(1-x) +
-Gexp <- function(x,​lam){-(log(1-U))/​lam} +
- +
-U <- runif(NS) +
-X <- Gexp(U,​lam) +
-Y <- rexp(NS,​lam) +
- +
-par(mfrow=c(1,​3)) +
-hist(U,​freq=FALSE,​main='​Uniforme',​col='​lightblue'​) +
-lines(density(U),​col='​red',​lwd=2) +
- +
-hist(X,​freq=FALSE,​main='​Expoencial via uniforme',​col='​lightblue'​) +
-lines(density(X),​col='​red',​lwd=2) +
-lines(curve(dexp(x,​lam),​min(X),​max(X),​add=TRUE),​col='​blue',​lwd=2) +
- +
-hist(Y,​freq=FALSE,​main='​Expoencial do R',​col='​lightblue'​) +
-lines(density(Y),​col='​red',​lwd=2) +
-lines(curve(dexp(x,​lam),​min(Y),​max(Y),​add=TRUE),​col='​blue',​lwd=2)+
 ###​-----------------------------------------------------------------###​ ###​-----------------------------------------------------------------###​
 ### Regressão Beta ### Regressão Beta
Linha 114: Linha 56:
         return(ll)         return(ll)
 } }
 + 
 ###​-----------------------------------------------------------------### ​         ​ ###​-----------------------------------------------------------------### ​         ​
 opt <- optim(c(B0=-0.5,​B1=-0.51,​B2=0.11,​phi=35),​log.vero,​y=FoodExpenditure$food/​FoodExpenditure$income,​ opt <- optim(c(B0=-0.5,​B1=-0.51,​B2=0.11,​phi=35),​log.vero,​y=FoodExpenditure$food/​FoodExpenditure$income,​
Linha 125: Linha 67:
 summary(fe_beta) summary(fe_beta)
 ###​-----------------------------------------------------------------###​ ###​-----------------------------------------------------------------###​
 +log.veroP <- function(par,​phi,​y,​x1,​x2){
 +        mu <- exp((par[1] + par[2] * x1 + par[3] * x2))/​(1+exp((par[1] + par[2] * x1 + par[3] * x2)))##​logit^-1
 +        ll  <- sum(dbeta(y,​ mu* phi, (1-mu)*phi,​log = TRUE))
 +        return(ll)
 +}
 +
 +opt <- grid.phi <- seq(20,​60,​l=150)
 +con <- 1
 +for (i in grid.phi){
 +  opt[con] <- optim(c(B0=-0.5,​B1=-0.51,​B2=0.11),​log.veroP,​phi=i,​y=FoodExpenditure$food/​FoodExpenditure$income,​
 +                                                        x1=FoodExpenditure$income,​
 +                                                        x2=FoodExpenditure$persons,​
 +                                                        hessian = TRUE, control=(list(fnscale=-1)))$value
 +  con <- con+1
 +}
 +
 +plot(grid.phi,​2*(max(opt)-opt),​type='​l'​)
 +abline(h=3.84)
 +
 </​code>​ </​code>​
  

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