[R-br] Validação Cruzada e Krigagem

[Helder Gramacho]

Olá Éder, boa noite!

Estes dados são de uma área pequena, trata-se de um grid com 42 pontos
apenas, a distância mínima entre os pontos é de 10m e a máxima é de 78m,
considerei a metade da distância máxima para gerar o semivariograma. Todos
os pontos do semivariograma foram obtidos com mais de 30 pares de pontos.
Muito obrigado pelas suas importantes considerações,


*Hélder Gramacho *
Recife-PE /
*agrohelder em gmail.com <agrohelder em hotmail.com>*



Em 14 de maio de 2014 20:58, Éder Comunello <comunello.eder em gmail.com>escreveu:

> Hélder, boa noite!
>
> Minha experiência na geoestatística também é recente, de modo que as
> considerações que irei colocar são passíveis de erro e devem ser encaradas
> mais como uma impressão pessoal sobre o assunto, baseado no que já tive
> oportunidade de ver e fazer.
>
> 1) Importância dos parâmetros: mais do que eleger um mais importante,
> acredito que a estratégia seja conduzir a análise baseando-se na coerência
> entre eles. Além dos parâmetros listados também é importante e avaliar e
> apresentar os parâmetros do ajuste (pepita, patamar e alcance) e a relação
> entre eles (Grau de Dependência Espacial, p. ex.). No caso de ajuste por
> likfit(), acredito que AIC/BIC possam considerados de especial importância.
>
> 2) Melhores parâmetros gerais vs. melhor modelo: os parâmetros servem como
> indicação, pra direcionar e restringir a análise. O que eu faço
> inicialmente é selecionar um grupo de melhores modelos para prosseguir com
> a análise e validação cruzada.
>
> 3) Validação cruzada vs. análise visual: não adianta ter um resultado
> melhor nos parâmetros se a análise visual estiver indicando problema (como
> no exemplo que segue).
>
> 4) Comparando os resultados e representação adequada: acredito que deva
> dar preferência para aquilo que você consegue explicar. Dentre diversos
> modelos válidos, optar pelo mais simples.
>
> 5) Resultados NAN e INF: suponho que seja problema com a amostragem
> realizada ou com os parâmetros indicados pra variografia. O ajustamento
> está baseado em apenas 6 conjuntos de pontos e o primeiro conjunto de
> pontos aparece só por volta do valor 10, deixando o primeiro trecho do
> variograma sem balizamento pro ajuste. O primeiro segmento é o mais
> importante pra nortear o ajustamento, pois descreve as relações de
> dependência nas distâncias menores. Talvez o erro encontrado na VC seja
> decorrente de uma função inconsistente, apesar de retornar parâmetros
> aceitáveis. Talvez você possa melhorar a distribuição dos conjuntos de
> pontos ou então aumentar a distância do variograma.
>
> Como dito anteriormente, é mais um palpite do que qualquer outra coisa.
> Também vou acompanhar a resposta dos demais colegas pra aprender um pouco
> mais. Espero que ajude,
>
> Éder Comunello <c <comunello.eder em gmail.com>omunello.eder em gmail.com>
> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
>
>
>
>
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