[R-br] krige.conv

[Éder Comunello]

Felinto e Hélio, bom dia!

Eu já tive problemas similares, justamente quando tentando considerar o
efeito de "tendência" na modelagem. Não sou especialista no assunto e estou
um pouco enferrujado, mas me permitam uma suposição:

A condição de singularidade reportada no erro informa que o modelo
escolhido gera uma matriz que não pode ser invertida. A razão provável é
que esteja ocorrendo combinação linear entre as colunas de uma das matrizes
geradas no processamento.

Teria que abrir a função e verificar onde o erro está ocorrendo... Mas
partindo do princípio que a matriz básica é formada pelas coordenadas (x,
y) de cada ponto e um valor atribuído (z), acredito ser razoável supor que
a condição de singularidade se daria por seus dados modelados estarem se
correlacionando diretamente com uma das coordenadas (ou das duas).

Se um dado é diretamente correlacionável com suas coordenadas,
provavelmente existe aí um efeito de tendência que não foi "removido"
(considerado) ou simplesmente o modelo não é adequado.

Como disse, é apenas suposição, que coloco na intenção de poder ajudar.
Ficarei muito grato se encontrar uma resposta e puder compartilhar.



Éder Comunello <c <comunello.eder em gmail.com>omunello.eder em gmail.com>
Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]

Em 25 de fevereiro de 2015 10:48, Hélio Gallo Rocha <
heliogallorocha em gmail.com> escreveu:

> Caro Felinto,
>
> Teria como disponibilizar dados e CRM?
>
>
>
>
> Em 23 de fevereiro de 2015 19:19, Felinto Costa [via R-br] <
> ml-node+s2285057n4663893h51 em n4.nabble.com> escreveu:
>
>> Prezados.
>> Tenho dois modelos teóricos (exponencial e esférico ) que foram ajustados
>> aos dados por máxima verossimilhança.
>> As coordenadas numéricas (UTM) dos dados foram reduzidas pela subtração
>> da coordenada média segundo cada eixo.
>> Em ambos considero a existência de uma tendência polinomial de 2ª ordem
>> na média.
>> Eles foram ajustados sem problemas, assim como a validação cruzada de
>> ambos pode ser feita.
>> O problema está ao querer estimar algum ponto(s) usando a função
>> krige.conv.  Apenas o modelo
>> exponencial é aceito. Ao usar o esférico a função retorna a seguinte
>> mensagem:
>>
>> krige.conv: model with mean given by a 2nd order polynomial on the
>> coordinates
>> krige.conv: anisotropy correction performed
>> krige.conv: performing the Box-Cox data transformation
>> Erro em solve.default(ttivtt, crossprod(ivtt, as.vector(data))) :
>> sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número =
>> 1.76896e-16
>>
>> Alguém saberia como contornar esse problema?
>>
>> Antecipadamente agradeço a colaboração
>> Felinto COSTA
>>
>>
>>
>>
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>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>> código mínimo reproduzível.
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