[R-br] geoestatistica

[Hélio Gallo Rocha]

Natália

Não sou expert no assunto, mas pelo que já li, se seus dados
possuem dependência espacial, o melhor método de interpolação é a Krigagem,
principalmente pelo motivo de que a na Krigagem vc. sabe o erro da
interpolação, enquanto que no Inverso da distância não.

Hélio

Em 18 de janeiro de 2013 16:01, Natalia Martins <nsmbarreto em gmail.com>escreveu:

> Prezados,
> estou tentando comparar a interpolação por krigagem e pelo inverso da
> distancia, sempre usei somente a krigagem e agora fui questionada e
> resolvi procurar e e estudar mais métodos..no entanto no exemplo da
> cran (a seguir), nao consegui entender de onde vem os dados
> "meuse.grid", uma vez que estes contem as distancias.
> Alguem poderia me ajudar?
>
> # Inverse distance interpolation with inverse distance power set to .5:
> # (kriging variants need a variogram model to be specified)
> data(meuse)
> data(meuse.grid)
> meuse.gstat <- gstat(id = "zinc", formula = zinc ~ 1, locations = ~ x + y,
> data = meuse, nmax = 7, set = list(idp = .5))
> meuse.gstat
> z <- predict(meuse.gstat, meuse.grid)
> library(lattice) # for levelplot
> levelplot(zinc.pred~x+y, z, aspect = mapasp(z))
>
> --
> Att,
> Natália da Silva Martins
> Bacharel em Estatística - Universidade Estadual de Maringá/ UEM
> Mestranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP
> Contato: (19) 8306-4743
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Hélio Gallo Rocha
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