[R-es] Distribución log-logistica

[Pablo Emilio Verde]

Me olvide de copiar al resto del grupo. Aca va ...

Pablo

----- Original Message -----
From: "Pablo Emilio Verde" <pabloemilio.verde en uni-duesseldorf.de>
To: "Jorge Ivan Velez" <jorgeivanvelez en gmail.com>
Sent: Monday, May 04, 2009 6:36 PM
Subject: Re: [R-es] Distribución log-logistica


> Hola Jorge,
>
> Podes utilizar directamente la funcion survreg() del paquete survival.
> Este es un ejamplo:
>
> # estimacion de los parametros de la distribucion log-logistica:
>
> library(actuar)
> library(survival)
> set.seed(123)
> y <- rllogis(100, shape=2, scale = 0.5)
>
> summary(fn <- survreg(Surv(y)~1, dist="loglogistic"))
> ...
>
> Call:
> survreg(formula = Surv(y) ~ 1, dist = "loglogistic")
>              Value Std. Error     z        p
> (Intercept) -0.689     0.0836 -8.24 1.72e-16
> Log(scale)  -0.729     0.0833 -8.75 2.14e-18
>
> Scale= 0.482
> ...
>
> > # La estimacion del parametro de escala de la distibucion log-logistica
> es:
> > exp(-0.689 )
> [1] 0.5020779
>
> > # La estimacion del parametro de forma (shape) de la distribucion
> log-logistica es:
> > 1/0.482
> [1] 2.074689
>
> Alternativamente, podes utilizar la funcion dllogistic() y escribir
> directamente
> la funcion de verosimilitud y luego optimizarla.
>
> Pablo
>
>
>
> ----- Original Message -----
> From: "Jorge Ivan Velez" <jorgeivanvelez en gmail.com>
> To: "R-help-es" <r-help-es en r-project.org>
> Sent: Monday, May 04, 2009 5:35 PM
> Subject: [R-es] Distribución log-logistica
>
>
> Hola a tod en 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
> logistic , AIC =  68816.95
> lognormal , AIC =  68001.32
> loglogistic , AIC =  67987.08
>
> De acuerdo con lo anterior, la distribución que _potencialmente los
genera_
> es la log-logistica. Haciendo una revisión de los datos y las aplicaciones
> de esta distribución, encuentro que sería apropiado utilizarla como
modelo.
> En R es posible generar observaciones, densidades, percentiles y algunas
> otras cantidades para esta distribución utilizando la libreria actuar (ver
> [2]).
>
> Me gustaria saber si alguno de ustedes conoce alguna función (ya
> implementada en R o que haya escrito y quiera/pueda compartirla) que
permita
> estimar *los parámetros* de la distribución log-logística.
>
> Muchisimas gracias,
>
> Jorge Ivan Velez
>
> [1] https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/2009-April/000043.html
> [2] http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/actuar/html/Loglogistic.html
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
>
>
>
> --------------------------------------------------------------------------
--
> ----
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>