<div dir="ltr"><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">Entendi...</span><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">Muitíssimo grato prof. Paulo,por mais essa!</div>
<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px"><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">Hélio</div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">Em 8 de novembro de 2013 18:17, Paulo Justiniano [via R-br] <span dir="ltr"><<a href="mailto:ml-node+s2285057n4660900h68@n4.nabble.com" target="_blank">ml-node+s2285057n4660900h68@n4.nabble.com</a>></span> escreveu:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
Invertendo a pergunta... por que deveriam ser iguais??
<br><br>likfit estimou um modelo gaussiano para os dados
<br>com um termo espacial (efeito aleatório espacial)
<br>No caso um modelo com 3 parametros, um de mdia e 2 de covariancia.
<br><br>glm dos dados contra os preditos estimou uma regressao linear destes,
<br>e nao vvejo pq deveriam retornar os mesmo valores
<br>com 2 parametros de média e um de variancia
<br><br>Nao vejo pq deveriam ter as mesmas verossimilhancas ou AIC's
<br><div><div class="h5"><br><br>On Fri, 8 Nov 2013, Hélio Gallo Rocha wrote:
<br><div><div><br>> Caros listeiros.
<br>> Como já haviam citado,
<br>>
<br>> Prof. Paulo:
<br>> "Pensar se a validacao cruzada é de fato nbecessária. Embora seja
<br>> usada é bem menos informativa e util que outras medidadas de avaliacao do
<br>> ajuste baseadas na verossimilhanã e análise dos residuos"
<br>>
<br>> Éder citando Davis, B. M., 1987. Uses and abuses of cross-validation in
<br>> geostatistics. Math. Geol., v. 17, p. 563–586.
<br>> "Cross-validation cannot confirm that a particular model is or is not the
<br>> optimum. It is a method to better examine and understand the phenomenon
<br>> under study using the available data"
<br>>
<br>>
<br>>
<br>>
<br>> situação:
<br>> Caculando o AIC, tive dois resultados diferentes, como segue CRM:
<br>>
<br>> require(geoR);data(s100)
<br>> vModel <- likfit(s100, ini=c(1,0.5), fix.nugget=T)
<br>> <a href="http://xv.ml" target="_blank">xv.ml</a><-xvalid(s100,model=vModel)
<br>>
<br>> AIC(vModel) #173.1391
<br>> reglin_vModel=glm(<a href="http://xv.ml" target="_blank">xv.ml</a>$data~<a href="http://xv.ml" target="_blank">xv.ml</a>$pred)
<br>> AIC(reglin_vModel) #142.4229
<br>>
<br>> Qual a razão destes valores diferentes?
<br>>
<br>>
<br>>
<br>> Desde já agradeço qualquer elucidação
<br>>
<br>>
<br>> --
<br>> Hélio Gallo Rocha
<br>> IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho
<br>>
<br>></div></div></div></div>_______________________________________________
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<br>
<br>
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