<html>
<head>
<style><!--
.hmmessage P
{
margin:0px;
padding:0px
}
body.hmmessage
{
font-size: 10pt;
font-family:Tahoma
}
--></style>
</head>
<body class='hmmessage'><div dir='ltr'>
Obrigado professor, acho que agora vai hehehe.<div><br></div><div>Um excelente final de semana à todos vocês.<br><br><div>Date: Fri, 17 Jun 2011 12:24:59 -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>é por ai memso daniel<br> <br>o que vc está fazendo é o que já está imple,mentado nas rotinas da geoR <br>que <br>como vc sugere, usa mesmo a optim() emora outras rotinas (nlminb() etc) <br>possam tb ser utilizadas<br> <br>estou entendendo que quer fazer a imple,mentacao vc mesmo o que pode ser<br>interessante.<br> <br>qto ao espaco parametrico basta ver a definicao dos parametros<br> <br>para parametros de variancia e o da fc de correlacao, eles devem ser <br>maiores que 0.<br> <br>Coisas acdicionais a notar: possiveis reparametrizacoes podem tornar o <br>procedimento <br>mais estavel,<br>verossimilahncas concentradas reduzem o tamanho do prblema de otimizacao, <br>oncentrando a expressao nos parametros ue nao podem ser obtidos <br>analiticamente como funcao dos demais<br> <br> <br>On Fri, 17 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:<br> <br>> Bom dia, obrigado pela ajuda professor. Minha mente está clareando um pouco.<br>> O modelo que é: L(beta, tau², sigma², phi) = -0.5 {n log(2pi) + log{|sigma² R(phi) + tau² I|} + (transposto(y -<br>> Dbeta)) (inverso(sigma² R(phi) + tau² I)) (y-Dbeta)} (página 112 do livro Diggle e Ribeiro JR).<br>> <br>> Pelo que eu entendi, o que eu tenho que fazer é: Gerar uma amostra a partir de uma NMV (muvetor , matriz de<br>> covariancia V), onde essa matriz de covariância V em seus Aij com i=j são as variâncias de cada paramêtro e o<br>> restante (i diferente de j) as covariâncias.<br>> <br>> Como faço pra descobrir o espaço paramétrico do meu modelo?<br>> <br>> Eu tendo a amostra, já consigo fazer um function no R para continuar a estimação do parâmetro. Para estimar usarei a<br>> função optim(), tudo bem até ai? Ou existe outra maneira mais eficaz de estimar os parâmetros desse modelo usando o<br>> R?<br>> <br>> Obrigado por toda a ajuda até agora,<br>> Daniel<br>> <br>> <br>> <br>> <br>> 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>> 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 Pau<br>> lo<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 <br>> 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 acostumad<br>> os<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>> <br>> _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br<br>> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a> Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>)<br>> e forne???a c???digo m???nimo reproduz???vel.<br>> <br>><br></pre><br>_______________________________________________
R-br mailing list
R-br@listas.c3sl.ufpr.br
https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.</div></div> </div></body>
</html>