==== Comentários do Ale sobre a última versão ====

É listado o que faltava implementar e os comentários do Ale sobre as soluções adotadas para cada um dos itens.

**1. Aprimoramento da função 'taxas.vitais()'**

  * seria mais prático criar um argumento 'fator' para que o resultado por floresta seja obtido num comando só, da mesma forma que na função 'matriz.trans()'. **Mais detalhes na descrição da função**. 
** INICIEI FAZENDO ISSO, MAS AS FUNCOES SE COMPLICAM MUITO, PRINCIPALMENTE PORQUE O OBJETO DE RESULTADO PODE VARIAR DEMASIADO E FICA DIFICIL CONTEMPLAR TODAS AS POSSIBILIDADES!! É MAIS FACIL FAZER UMA INDEXAÇAO NO ARQUIVO DE DADOS DE ENTRADA! DESLIGUEI TODOS OS COMANDOS COM ARGUMENTO "FATOR"** 

  * escrever os códigos para permitir que quando houver regressão ou crescimento de mais de uma classe num mesmo intervalo de tempo isso também seja computado nas taxas vitais.
** FIZ ISSO, MAS TB. É COMPLICADO INCLUIR TODAS AS POSSIBILIDADES DE TRANSICOES MULTIPLAS. O QUE FIZ FOI ESTIMAR UMA TAXA VITAL PARA TRANSICOES MULTIPLAS (TRANSITOU POR 2 OU MAIS CLASSES EM UM PERIODO!). DESSA FORMA VC.PODE AVALIAR SE VALE A PENA INCORPORAR ISSO!**

  * escrever um código para que a função avise quando houver taxa de mortalidade igual à zero para alguma classe, para que se possa mobilizar os recursos de parametrizações à parte. **Ver explicação a seguir em 6. automatização das parametrizações**. 
** COMECEI A FAZER ISSO, MAS AS POSSIBILIDADES DE PARAMETRIZAÇÃO SÃO INÚMERAS. MELHOR VC. DECIDIR SE É NECESSÁRIO FAZER A PARAMETRIZAÇÃO E ENTÃO INCLUIR NA MATRIZ OU NAS TAXAS VITAIS. FIZ ISSO PARA A SOBREVIVENCIA DA ULTIMA CLASSE NO SCRIPT. A LOGICA VALE PARA QQ TAXA VITAL OU DE TRANSICAO.**
 
  * aprimorar o cálculo das fertilidades, por enquanto apenas uma última classe contribui para a primeira classe de tamanho no censo seguinte. ** Ver explicações em 7. cálculo da fertilidade**.

 **2. Função para calcular as sensibilidades e elasticidades das taxas vitais **

As sensibilidades e elasticidades só foram calculadas para os elementos da matriz. Portanto, é necessário calculá-las para as taxas vitais. Se formos utilizar a função 'vitalsens()' do 'popbio' é necessário produzir uma expressão da matriz contendo as fórmulas das taxas vitais, bem como uma lista dos valores das mesmas.\\
** FIZ UMA FUNCAO PARA CALCULAR A SENSIBILIDADE DE TAXAS VITAIS. ENTRETANTO, OS RESULTADOS NÃO BATEM COM O CALCULO DO POPBIO. USEI O METODO DESCRITO POR MORRIS E DOAK (2002) PAG.331 "THE EASY, BRUTE FORCE METHODS".
NÃO CONSIGO VER NENHUM PROBLEMA NA FUNCÃO, FIZ DE VARIAS FORMAS E OS RESULTADOS SAO CONSISTENTES... SE HÁ ALGO ERRADO NAO CONSIGO DIAGNOSTICAR!**
  
**Explicação detalhada em 5. 'project.mat()'**.\\

**3. Função para calcular o intervalo de confiança**

O 'popbio' tem a função 'boot.transitions()' que recalcula o lambda por bootstraping. Com os valores resultantes pode ser calculado o intervalo de confiança para o lambda. O principal problema enfrentado nesse caso é como automatizar a parametrização à parte (quando necessária) a cada novo cálculo do lambda. Explicação detalhada em **8. intervalo de confiança por bootstraping**.

** ISSO NÃO PODE SER IMPLEMENTADO. O CÁLCULO DO INTERVALO DE CONFIANÇA DEPENDE DE UMA PERMUTAÇAO COM REPOSIÇÃO DOS INDIVIDUOS E RECALCULO DO LAMBDA EM CADA CICLO BOOTSTRAP. O PROBLEMA É QUE QUE A PARAMETRIZACAO OCORRE EM UM MOMENTO POSTERIOR, INVIABILIZANDO O BOOTSTRAP CASO HAJA NECESSIDADE DE PARAMETRIZAÇÃO. A ÚNICA SOLUÇAO QUE VEJO NO MOMENTO E FAZER O CALCULO ESQUECENDO A PARAMETRIZACÃO.  CASO ENCONTRE ALGUMA SOLUÇÃO EM UM ARTIGO, AVISE QUE EU TENTO IMPLEMENTAR.**

--- //[[adalardo@usp.br|Alexandre Adalardo]] 2010/02/17 16:38//