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<body class='hmmessage'><div dir='ltr'>
Bom dia, obrigado pela ajuda professor. Minha mente está clareando um pouco.<div><br></div><div>O modelo que é: L(beta, tau², sigma², phi) = -0.5 {n log(2pi) + log{|sigma² R(phi) + tau² I|} + (transposto(y - Dbeta)) (inverso(sigma² R(phi) + tau² I)) (y-Dbeta)} (página 112 do livro Diggle e Ribeiro JR).</div><div><br></div><div>Pelo que eu entendi, o que eu tenho que fazer é: Gerar uma amostra a partir de uma NMV (muvetor , matriz de covariancia V), onde essa matriz de covariância V em seus Aij com i=j são as variâncias de cada paramêtro e o restante (i diferente de j) as covariâncias.</div><div><br></div><div>Como faço pra descobrir o espaço paramétrico do meu modelo?</div><div><br></div><div>Eu tendo a amostra, já consigo fazer um function no R para continuar a estimação do parâmetro. Para estimar usarei a função optim(), tudo bem até ai? Ou existe outra maneira mais eficaz de estimar os parâmetros desse modelo usando o R?</div><div><br></div><div>Obrigado por toda a ajuda até agora,</div><div>Daniel</div><div><br></div><div><br></div><div><br><br><div>Date: Fri, 17 Jun 2011 08:59:23 -0300<br>From: paulojus@leg.ufpr.br<br>To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br<br>Subject: Re: [R-br] Gaussian Model (GEO)<br><br><pre>Daniel<br> <br>voce precisa dizer/especificar exatamente que modelo é este de 4 <br>parametros que tem <br>em mente.<br>Em geral, definindo o modelo (paramétrico) decorre naturalmente como <br>simular dele.<br> <br>Se for um modelo geoestatístico usual<br>entao voce tem que Y tem distr. MVnormal com matriz de covariancia V<br>e vetor de media mu<br> <br>entao para simular, basta simular como simula[se de uma distribiucao <br>normal MV:<br> <br>1. montar a matriz de covariancias<br>2. simular usando uma fc para normal MV ou via choleski<br> <br>na pagina de tutoriais da geoR tem exemplos de como fazer isto passo a <br>passo via operacoes de matrizes<br>com matriz de covariancias obtida a partir das distancias de separacao dos <br>dados<br> <br> <br> <br> <br>On Thu, 16 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:<br> <br>> Olá a cada integrante do R-br,<br>> <br>> Há vários dias acompanho as produtivas dúvidas do pessoal aqui do R-br porém não consigo contribuir pois meu<br>> conhecimento sobre R é muito pequeno. Gosto de ficar lendo e tentando aprender. Hoje chegou a minha vez de pedir a<br>> ajuda de vocês, professores e alunos, que disponibilizam tempo respondendo as perguntas de ingressantes no R como<br>> eu.<br>> <br>> Quero fazer um processo de estimação baseado na Verossimilhança para o Gaussian Model with a linear specification<br>> for the spatial trend. Emprestei hoje da biblioteca um excelente livro de Peter J. Diggle e do nosso professor Paulo<br>> Justiano Ribeiro Jr, Model-based Geostatistics, que explica como estimar usando o R, porém este livro só encontrei<br>> em inglês e como é um assunto totalmente novo para mim e minha habilidades com o R e com o inglês não são as<br>> melhores, estou com muitas dificuldades em entender.<br>> <br>> Já fiz estimação baseado na Verossimilhança para a função Gama e Normal (com 2 parâmetros desconhecidos) seguindo um<br>> modelo do professor Wagner H. Bonat e agora fazer uma estimação para um modelo com 4 parâmetros desconhecidos é um<br>> grande desafio que estou enfrentando.<br>> <br>> Se ao menos alguém pudesse me explicar como eu posso simular uma amostra para esse modelo (usando o R), o espaço<br>> paramétrico de cada parâmetro desse modelo, e até mesmo algum artigo onde foi usado esse modelo (para eu ter uma<br>> noção melhor de como ele é aplicado) me ajudaria bastante.<br>> <br>> Quando eu digito no google Gaussian Model, minha tela é bombardeada de distribuições normais que estamos acostumados<br>> a ver e nada encontro para o modelo geoestatístico.<br>> <br>> Obrigado pela atenção de cada um de vocês,<br>> <br>> Daniel<br>> <br>> <br>> <br>> <br>><br></pre><br>_______________________________________________
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