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| * 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}} |
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| ===== 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]] |
| * [[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> |
| ###-----------------------------------------------------------------### | ##------------------------------------------------------------------### |
| ###buf | |
| buf <- function(n){ | |
| ttt <- NULL | |
| ttt[1] <- 0 | |
| x <- runif(n) | |
| th <- runif(n,0,pi) | |
| st <- sin(th) | |
| for ( i in 1:n){ | |
| if(st[i]>x[i]){ | |
| ttt[i+1] <- ttt[i]+1 | |
| } | |
| else { | |
| ttt[i+1] <- ttt[i] | |
| }} | |
| if (ttt[n+1]>0){ | |
| plot((0:n)[ttt>0],2*(0:n)[ttt>0]/ttt[ttt>0],type='l',xlab='numero simulação',ylab='pi') | |
| } | |
| else{print('no sucesso')} | |
| abline(pi,0) | |
| } | |
| | |
| buf(100000) | |
| ###-----------------------------------------------------------------### | |
| ### 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 |
| 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, |
| 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> |
| |
