no site da geoR tem uma sessao introdutorio (tb como vignette) e alguns
tutoriais conm mostram estes comandos
veja ainda a documentação de likfit()
se tiver uma copia de nosso livro ele possui exemplos computacionais ao
final de cada capitulo
On Thu, 24 Oct 2013, Hélio Gallo Rocha wrote:
Prof. Paulo
A cada sugestão sua vejo que não sei nada.
Poderia dar uma dica de como fazer a opção dois deste seu ultimo post? de
preferencia como linha de CRM, pra dai vou tentar entender.
2) Modelagem e estimacao conjunta de média e covariancias
(verossimilhanca) e dicao associada
Pode ser?
Hélio
Em 24 de outubro de 2013 09:32, Paulo Justiniano [via R-br]
<[email protected]> escreveu:
>
> Ainda preciso dedicar um tempo para estudar adequadamente o que foi
colocado, mas por ora gostaria apenas de esclarecer se a
'retirada' do efeito
> da tendência (por ajuste polinomial) é uma estratégia válida ou há
alguma ressalva a ser feita. Agradeço se os senhores, ou outro
colega da lista,
> puderem ponderar a respeito.
>
coim isto voce está adotando um modelo de média não contante em que a
média é funcao das coordenadas.
Se é bom ou nao depende dos dados e probelma em quastao.
O fato é que nao mdoelar uma tendencia quando esta é relavente tem impacto
na estimacao dos parametros de covariancia.
A questao mais fundamental aqui é como estimar isto
Dois caminhos usuais
1) regressao nos dados e modelagem dos residuos e readicao ao final
(alguns autores chamam isto de "regression kriging")
2) Modelagem e estimacao conjunta de média e covariancias
(verossimilhanca) e dicao associada
Minha preferencia em geral recai sobre a 2a opcao
> Hélio, vi que você disponibilizou o script e pretendo testá-lo o mais breve
possível. Espero que você ainda tenha algum tempo pra
resolver! :D
>
> Sem mais,
>
> Éder Comunello <[hidden email]>
> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
>
>
>
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