Description Usage Arguments Details Value Author(s) Examples
Calcula a estatística da razão de verossimilhança generalizada.
1 |
f |
Função densidade de probabilidade considerada no teste da razão de verossimilhança. Essa função deverá ser implementada conforme os exemplos. |
data |
Um conjunto de dados que será considerado para a realização do teste. |
kicks |
Chutes iniciais que desejamos considerar no método de otimização. |
par0 |
Uma lista contendo como primeiro elemento um vetor com o nomes das variáveis que serão fixadas como hipótese nula (variáveis aos quais desejamos testar) e um vetor com os valores fixados para cada uma das respectivas variáveis. |
... |
Lista de argumentos adicionais que serão passados à função |
par1 |
Lista com dois elementos, sendo o primeiro um vetor com os nomes das variáveis que receberão valores fixos sob a hipótese alternativa e o segundo elemendo é um outro vetor com os valores impostos às variáveis. |
A função recebe como argumento uma função densidade de probabilidade ou uma função de probabilidade
que é passada como argumento à f
. O objeto passado como argumento de f
deverá ser implementado conforme os
exemplos. Note que se a função for implementada segundo os exemplos, não haverá a necessidade de implementar a função sob a
hipótese nula, visto que são as mesmas funções. Para especificar os parâmetros que serão fixados, i.e, para especificar
a distribuição sob a hipótese nula, utiliza-se o argumento par0
que receberá uma lista formada por dois vetores.
O primeiro vetor da lista de verá ser um vetor de strings com os nomes das variáveis que deseja-se fixar e o segundo vetor
deverá conter os valores que serão atribuidos à cada uma das variáveis passada ao primeiro vetor.
Valor da estatística do teste da razão de verossimilhança generalizada.
Pedro Rafael D. Marinho
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | pdf_w <- function(par, x, var = NULL){
alpha <- par[1]
beta <- par[2]
if (is.list(var)) eval(parse(text = paste(var[[1]], " <- ", unlist(var[[2]]), sep = "")))
dweibull(x, shape = alpha, scale = beta)
}
rw <- function(n = 1L, alpha, beta){
rweibull(n = n, shape = alpha, scale = beta)
}
data <- rw(n = 100L, alpha = 1, beta = 1)
lrt(f = pdf_w, data = data, kicks = c(1, 1), par0 = list("beta", 1))
|
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