Hola Pablo,
Muchas gracias por tu ayuda. Es precisamente lo que necesitaba. La
optimización que mencionas es una opción válida, así que la exploraré luego.

Para aquellos que pudiesen estar interesados, hace poco encontré [1]. En
este artículo presentan la estimación de los parámetros para esta
distribución via Momentos Generalizados.

Saludos,

Jorge Ivan Velez

[1] http://tinyurl.com/dd8jn3


2009/5/4 Pablo Emilio Verde <PabloEmilio.Verde@uni-duesseldorf.de>

> 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@gmail.com>
> To: "R-help-es" <r-help-es@r-project.org>
> Sent: Monday, May 04, 2009 5:35 PM
> Subject: [R-es] Distribución log-logistica
>
>
> 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
> 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]]
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> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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