[R-br] geoestatística - AIC

[Hélio Gallo Rocha]

Entendi...

Muitíssimo grato prof. Paulo,por mais essa!

Hélio


Em 8 de novembro de 2013 18:17, Paulo Justiniano [via R-br] <
ml-node+s2285057n4660900h68 em n4.nabble.com> escreveu:

> Invertendo a pergunta... por que deveriam ser iguais??
>
> likfit estimou um modelo gaussiano para os dados
> com um termo espacial (efeito aleatório espacial)
> No caso um modelo com 3 parametros, um de mdia e 2 de covariancia.
>
> glm dos dados contra os preditos estimou uma regressao linear destes,
> e nao vvejo pq deveriam retornar os mesmo valores
> com 2 parametros de média e um de variancia
>
> Nao vejo pq deveriam ter as mesmas verossimilhancas ou AIC's
>
>
> On Fri, 8 Nov 2013, Hélio Gallo Rocha wrote:
>
> > Caros listeiros.
> > Como já haviam citado,
> >
> > Prof. Paulo:
> > "Pensar se a validacao cruzada é de fato nbecessária. Embora seja
> > usada é bem menos informativa e util que outras medidadas de avaliacao
> do
> > ajuste baseadas na verossimilhanã e análise dos residuos"
> >
> > Éder citando Davis, B. M., 1987. Uses and abuses of cross-validation in
> > geostatistics. Math. Geol., v. 17, p. 563–586.
> > "Cross-validation  cannot  confirm  that  a  particular  model  is  or
>  is  not  the
> >  optimum.  It  is  a method  to  better  examine  and  understand  the
>  phenomenon
> >  under  study  using the  available  data"
> >
> >
> >
> >
> > situação:
> > Caculando o AIC, tive dois resultados diferentes, como segue CRM:
> >
> > require(geoR);data(s100)
> > vModel <- likfit(s100, ini=c(1,0.5), fix.nugget=T)
> > xv.ml<-xvalid(s100,model=vModel)
> >
> > AIC(vModel)                                              #173.1391
> > reglin_vModel=glm(xv.ml$data~xv.ml$pred)
> > AIC(reglin_vModel)                                    #142.4229
> >
> > Qual a razão destes valores diferentes?
> >
> >
> >
> > Desde já agradeço qualquer elucidação
> >
> >
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> código mínimo reproduzível.
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