[R-br] Semivariogramas experimentais com envelopes simulados

[Hélio Gallo Rocha]

Grato pela resposta

vou ver os outros testes.

Hélio

Em 7 de dezembro de 2012 18:35, Paulo J Ribeiro Jr
<paulojus em leg.ufpr.br>escreveu:

> Este é um teste Monte Carlo e nestes casos o numero de simulacoes pode e
> deve ser controlado.
> No exemplo o argumento nsim da funcao pode ser alterado
>
> emboa não haja uma relacao exata, quanto maior o número de simulacoes
> Monte Carlo, menor sera a prob do erro tipo I.
>
> Na origem de metodos de estatistica espacial e3stes procedimentos de
> envelopes de funcaoes (variogramas, funcao K em processos pontuais) eram
> demorados (computacionalmente) o que levou a estudos sobre número mínomo
> de simulacoes para certo nivel de significancia (há um paper de Mariott
> a respeito).
> Hj é mais fácil e rapido fazer amsi simulacoes.
> na duvida experimente, teste etc
>
>
>
> Em Sex, 2012-12-07 às 17:50 -0200, Hélio Gallo Rocha escreveu:
> > Prezados, boa tarde.
> >
> > Lendo uma dissertação sobre geoestatística aplicada ao levantamento de
> > bicho-mineiro em café.
> > Ela usa um recurso para verificar se o atributo
> > possui dependência espacial, chamado de envelope simulado,
> > interessante.
> >
> >
> > Minha dúvida é sobre  o parâmetro  nsim, assim descrito:
> >
> >
> >
> >
> >
> >
> >   nsim -  número de simulações
> > utilizadas para calcular os
> > envelopes. O padrão é 99.
> >
> >
> >
> >
> > Seria o nível de significância?
> >
> >
> > Se não for, teria como verificar e mudar esse valor?
> >
> >
> >
> >
> > Exemplos
> > s100.ml <- likfit (s100, ini c = (0,5, 0,5), fix.nugget = TRUE)
> > s100.vario <- variog (s100, max.dist = 1)
> > s100.env <- variog.model.env (s100, obj.v = s100.vario,
> >                              model.pars = s100.ml)
> > parcela (s100.vario, env = s100.env)
> >
> > Grato
> >
> > Hélio
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