[R-br] Transformação normal score para krigagem

Elias T. Krainski eliaskrainski em yahoo.com.br
Terça Maio 22 09:31:52 -03 2018


Como uma soma de variáveis aleatórias gammas também é uma gamma, você pode incluir no parâmetro de dispersão. Veja inla.doc("gamma") 
 
  On Tue, May 22, 2018 at 8:18, Wagner Wolff<wwolff em usp.br> wrote:   Obrigado Elias, por mais essa ajuda!
Aproveitando, os dados tem outra característica a ser observada. Minhas amostras são obtidas de médias, assim por exemplo, tem locais que os valores são obtidos pela média de 10 observações, outros pela média de 5 e também outros que é o próprio valor, uma vez que só tem uma observação. Isso tem algum problema? Seria o caso de considerar o número de repetições no efeito fixo, remoção de possível tendência?
Att.


 
Em 21 de maio de 2018 15:52, Elias T Krainski via R-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

  
Esse problema é bastante comum. Uma possível abordagem é via Hurdle-Gamma. Tenho um exemplo no último capítulo do livro do INLA e tem alguns papers que usaram isso. A Zaida trabalhou com isso para estimação de anchovas durante o mestrado e o doutorado dela. Segue o link para a dissertação dela e o paper publicado  
 
 
http://www.est.ufmg.br/~ posgrad/mestrado/dissertacao_ mestrado_zaida%20_quiroz.pdf
 
https://onlinelibrary.wiley. com/doi/abs/10.1111/biom.12227
 
Elias
 
 
 On 21/05/2018 06:52, Wagner Wolff via R-br wrote:
  
 Olá pessoal! 
  Estou trabalhando com dados de chuva numa escala de 15min. Meu banco de dados tem muitos zeros o que deixa a distribuição dos dados assimétrica. Gostaria de interpolar espacialmente esses dados utilizando o geoR, ou seja,  modelo geostatistico gaussiano. Assim, a normalização dos dados é necessaria, já tentei a boxcox e não funcionou. Pesquisando sobre o assunto encontrei uma solução na transformação normal score. O problema é como faço a retransformação pra escala original após a krigagem? Alguém tem alguma dica ou outra  sugestão para esse problema? Outra característica é que os dados são zero inflacionados. 
  Att.   
  
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