Bonjour,
J'essaie de générer des observations suivant une loi gamma(a,b).
J'utilise pour cela la commande R :
x <- rgamma(1000, shape = 1.8, rate = .03)
En théorie, la moyenne des observations devrait tournée autour de 0.054.
Hors j'obtiens une moyenne au alentours de 55 via la commande mean (x)
En effet, quand je demande d'afficher le vecteur x, celui contient des éléments allant de l'unité à une ou deux centaines.
Je ne comprend pas pourquoi.
Quelqu'un pourrait m'éclairer!
Merci
c'est parce que la moyenne est shape/rate
Tu as toute à fait raison.
Dans ma tête on multipliait les paramètres, mais c'est lorsqu'on utilise scale en lieu et place de rate.
Saurais-tu me dire lorsque j'utilise :
x~gamma(a,b)
Par défaut, le b est le scale ou le rate?
Lorsque je veut lui préciser, il me renvoie une erreur
(je fais de l'analyse bayésienne => le besoin d'utiliser ces choses la
Merci.
essaie ?rgamma
En fait je veux générer une MCMC (monté Carlo Markov Chaine), donc je donne une valeur initial à mon paramètre (la précision d'une loi normale = 1/.
Je lui donne une distribution prior en fonction de mes connaissances (==> besoin de simuler des données via rgamma)
Et après je dois préciser la loi prior du paramètre par la commande dgamma...
mais, j'obtiens des résultats qui ne corresponde pas du tout à mes attentes, et je ne trouve pas du tout l'erreur.
J'obtient un tau qui vaut dans les 0.abcE-7 ==> des sigma valant aux alentours de mille, alors qu'il devrait valoir au alentours de 1.
Re : Utilisation de R
Bonjour,
Je suis étudiante en économétrie et j'ai un projet R à réaliser mais je bloque pour des fonctions que nous n'avons pas vu en TD...
J'ai un ensemble de données (nom1) avec plusieurs variables et une question demande pour une variable avec n observations (variable1) d'enlever tous les zéros de cette variable et je ne sais absolument pas comment faire ...
Merci d'avance pour vos réponses ...
bonjour,
si x est ton vecteur, x[x!=0] renvoie toutes les valeurs de x dans l'ordre d'origine mais sans les zéros. Ou bien, tu peux faire x[x==0]<-NA ce qui remplace les 0 par la valeur manquante. Le choix de l'une ou l'autre solution dépend de ce que tu veux faire ensuite.
Merci : )
En fait j'ai une base de données d'origine que je dois modifier au fur et à mesure pour estimer un parametre. J'ai déjà supprimé toutes les valeurs manquantes (la base de donnée est issue d'un sondage) et là je dois supprimer les 0 dans certaines variables logiques. Le problème c'est qu'en suivant je dois estimer la relation d'une variable modifiée avec le ration de deux variables aussi modifiées (sans les NA et les zéros) alors que suite à la modification les deux variables du ratio ont une longueur différente et je suis bloquée ...
tu n'es pas obligée de supprimer les zéros pour calculer un rapport.
> u<-1:5
> v<-0:4
> u/v
[1] Inf 2.000000 1.500000 1.333333 1.250000
diviser par 0 ne provoque pas d'erreur sous R, mais produit une valeur "Inf" que tu peux ensuite traiter comme tu veux (par exemple la supprimer)
Je n'ai pas à diviser par zéro en fait je dois estimer un beta avec dans la formule un y qui est égal à un ratio de deux variables et le probleme c'est qu'elles ont après modification (la consigne demande de supprimer toutes les observations égales à 0 dans l'échantillon) des longueurs différentes
et alors, ça t'étonne? si tu as deux vecteurs x et y de même longueur mais que tu en retires les 0, il se peut très bien qu'ils finissent avec des longueurs différentes. La solution est de calculer le rapport des deux, puis enlever les Inf et les 0 (si c'est bien ce que tu veux obtenir, à savoir le quotient des deux vecteurs là où ils sont tous les deux non nuls)
J'ai enfin réussi à obtenir un estimateur cohérent merci : )
J'dois maintenant déterminer les "robust standard error" de cet estimateur je voulais savoir s'il y avait une formule simple ou s'il fallait faire le calcul "à la main"?
Merci encore d'avance!
