[R-br] Validação Cruzada e Krigagem

Hélio Gallo Rocha heliogallorocha em gmail.com
Quinta Maio 15 08:24:50 BRT 2014


Caros Hélder e Éder.

Vou dar minha opinião, mas como o Éder, é para tentar ajudar.

Como o Éder comentou no item (6), seis pontos parece ser uma quantidade
pequena e como a distância minima é de 10 m, então teria de aumentar a
distância máxima para uns 80%, teria de testar.

Hélder, vc. selecionou o modelo gaussiano por ML como o melhor, mas foi o
que apresentou o mais alto valor de AIC. Se for seguir este indicativo,
este seria o pior modelo.

Pelo que andei lendo, a seleção do modelo seria pela observação do mapa da
variância da krigagem. O que apresenta a menor variância é o selecionado.

Observando a escala dos dois mapas da variância,  o ajustado por OLS
apresenta valores inferiores indicando menor variância, o que seria, melhor
ajuste, mas como disse antes, o modelo gaussiano ajustado por ML,
analisando pelo AIC, é o pior.

Abraço

Hélio


Em 14 de maio de 2014 16:39, Hélder [via R-br] <
ml-node+s2285057n4662125h43 em n4.nabble.com> escreveu:

> Gostaria de tirar algumas dúvidas, desde já peço desculpas se cometi algum
> deslize, tenho tentado evoluir na utilização do R me baseando apenas em
> tutoriais, e nas orientações que recebo aqui do grupo.
>
> A validação cruzada no pacote Geo R nos fornece como resultado: o Erro
> Médio (EM), Erro Médio Reduzido (ER), Desvio padrão do erro médio (SEM),
> Desvio padrão do erro reduzido (SER) e obtenho por cálculo o Erro Absoluto
> (EA), também consigo o AIC e BIC nos modelos por Máxima Verossimilhança,
> quando do ajuste do modelo.
>
> 1) Todos estes parâmetros possuem igual nível de importância na análise,
> ou algum deles tem peso maior?
> 2) Estou analisando cada um dos parâmetros e o modelo que "vence" na maior
> parte deles admito que é o melhor modelo, esta forma de analisar está
> correta?
> 3) Analisando-se o melhor modelo (escolhido como na pergunta 2) com o
> Gráfico do Semivariograma Teórico ajustado, nem sempre este parece que é o
> melhor modelo ajustado, nestes casos, deve prevalecer a análise da
> validação cruzada ou a visual?
> 4) Comparando os resultados da krigagem do modelo escolhido pela Validação
> Cruzada com o obtido pela análise visual, a krigagem utilizando como modelo
> o semivariograma "melhor" visualmente parece representar adequadamente o
> variação do fenômeno na área, nestes casos o que vocês sugerem?
> 5) Em alguns casos a Validação cruzada retornou como resultado NAN e INF,
> trata-se de algum problema com os dados?
>
> Caso concreto:
>
> A tabela abaixo traz os resultados da validação cruzada da variável
> condutividade hidráulica Ks, por dois métodos (Mínimos Quadrados e Máxima
> Verossimilhança),  pela interpretação dos resultados, o modelo Gaussiano
> por Máxima Verossimilhança seria o melhor modelo a meu ver.
>
>
>
>
>
>
>
>
>
>
>  *Variável* *Método* *Modelo* *EM* *ER* *Sem* *Ser* *EA* *AIC* *BIC*
>  OLS Esférico -1,27E-16 -6,42E-16 0,19729 *1,01442* 6,51815
>
>
> OLS Exponencial *-0,00132* *-0,00346* *0,17911* 0,95090 5,99872
>
>
> OLS Gaussiano -0,00097 -0,00259 0,18444 0,98982 *5,87635*
>
>  *Ks* ML Esférico -5,18E-16 -2,69E-015 0,19729 1,02439 6,51815 -12,18
> -5,233
>  ML Exponencial -0,00118 -0,00327 0,18002 1,01035 5,91153 -15,24 -8,29
> ML Gaussiano *-0,00134* *-0,00372* 0,17934 *1,00992* 5,89874 *-15,35*
> *-8,4*
>
>
>
>
>
>
>
>
>
>  Seguem abaixo os Semivariogramas Teóricos Ajustados pelos dois métodos,
> o da esquerda é por OLS e o da direita é por ML, o modelo Gaussiano está em
> verde, analisando visualmente achei que o Modelo Gaussiano por OLS está
> melhor ajustado:
>  Nas figuras abaixo estão os resultados da krigagem comparando os dois
> modelos, o primeiro Gaussiano por OLS:
>
> ​O segundo Gaussiano por ML:
>
> ​Desde já agradeço a toda ajuda,
>
> *Hélder Gramacho *
> Recife-PE /
> * [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4662125&i=0>*
>
>
> _______________________________________________
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