[R-br] Decomposição de Cholesky para matriz não positiva definida. Exemplo geoestatístico

Wagner Wolff wwolff em usp.br
Terça Julho 31 11:37:19 -03 2018


O que seria essa matrix de projecao? Como eu mudaria na funcao
log.verossimilhancao, abaixo:

montaSigma <- function(s2, t2, phi, Umat){
    Sigma <- as.matrix(s2 * exp(-Umat/phi))
    Sigma <- ifelse(Umat==0, diag(Sigma)+t2, Sigma)
    return(Sigma)
}


ll.geo <- function(s2, t2, phi, modelo, Umat, dados, logpars = F) {
    if (logpars) {
        s2 <- exp(s2)
        t2 <- exp(t2)
        phi <- exp(phi)
    }
    mf <- model.frame(modelo, dados)
    y <- model.response(mf)
    D <- model.matrix(modelo, mf)
    Sigma <- montaSigma(s2 = s2, t2 = t2, phi = phi, Umat = Umat)
    R <- chol(Sigma)
    invRD <- backsolve(R, D, transpose = TRUE)
    invRy <- backsolve(R, y, transpose = TRUE)
    bhat <- solve(crossprod(invRD), crossprod(invRD, invRy))
    invRe <- invRy - invRD %*% bhat
    nll <- drop(length(y) * log(2 * pi)/2 + sum(log(diag(R))) +
crossprod(invRe)/2)
    return(nll)

Abraco

Em 31 de julho de 2018 16:22, Elias T Krainski via R-br <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

> Escreva
>
>  y = X\beta + As + erro
>
> em que A e' uma matriz de projecao do efeito espacial s. Disso temos que
>
> Cov(Y) = Cov(Ax + erro) = A'Cov(s)A + Cov(Erro)
> Elias.
>
> On 31/07/2018 11:12, Wagner Wolff via R-br wrote:
>
> Olá pessoal da lista!
>
> Estou tentando estimar os parâmetros de um modelo geoestatistico no qual a
> matriz de covariancia é obtida por meio de uma matriz de distância entre
> linhas. Ou seja, linhas interceptadas tem distância zero, assim não somente
> a diagonal da matriz de distância é zero. Isso acaba acarretando em
> problema na hora de decompor a matriz de covariância usando Cholesky.
> Alguém tem alguma solucão ou dica? Já tentei algumas coisas como
> aproximacões para ser positiva definida, entre outras, mas na hora de
> estimar os parâmetros nada converge.
>
> Abraco
>
>
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> código mínimo reproduzível.
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