<div dir="ltr">Olá Hélio, Éder e Elias,<div><br></div><div>Agradeço pelas considerações, vou direcionar os estudos para as questões abordadas por vocês.</div><div><br></div><div>Obrigado,</div><div class="gmail_extra"><br clear="all">
<div><div dir="ltr"><div style="text-align:center"><font size="1"><i><b>Hélder Gramacho </b></i></font></div><div style="text-align:center"><font size="1">Recife-PE / </font><i style="font-size:x-small;color:rgb(51,51,255)"><div style="display:inline!important">
<i><a href="mailto:agrohelder@hotmail.com" target="_blank">agrohelder@gmail.com</a></i></div></i></div><div style="text-align:center"><br></div></div></div>
<br><br><div class="gmail_quote">Em 15 de maio de 2014 09:05, Elias T. Krainski <span dir="ltr"><<a href="mailto:eliaskrainski@yahoo.com.br" target="_blank">eliaskrainski@yahoo.com.br</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
Caros, <br>
<br>
Gostaria de contribuir com 'alguns centavos' genericos.<br>
<br>
1.a) A estimacao de parametros baseada em variograma (V) e'
extremamente dependente do variograma (ja pontuado aqui que apenas 6
pontos pode nao ser razoavel). Esta abordagem e' chamada (por alguns
poucos) de metodo dos momentos (<a>http://</a><cite><a href="http://www.jstor.org/stable/1400419" target="_blank">www.jstor.org/stable/1400419</a>)</cite><br>
<br>
1.b) abordagem de V comparada com a abordagem baseada em modelos
(por exemplo maxima verosimilhanca ML) e' equivalente a ajustar uma
distribuicao a um histograma em vez de ajusta-la aos dados
propriamente dito. Exemplo: estimar a media de uma distribuicao
normal<br>
n = 30<br>
x = rnorm(n)<br>
h = hist(x, plot=FALSE)<br>
c(v=sum(h$mids * h$counts/n), ml=mean(x)) <br>
<br>
1.c) Considerando 1.a) e 1.b), a escolha da abordagem a ser usada
para estimar os parametros e' dependente da preferencia filosofica.
Prefiro V ou assumir uma distribuicao aos dados?<br>
<br>
2.a) Ja foi comentado sobre a distancia minima de 10m. Se 10m e'
relativamente grande em relacao ao alcance, isso e' ruim. <br>
<br>
2.b) Observando o 'design' dos pontos nota-se que e' um grid
(extremamente regular). Me parece que o melhor design seria uma
mescla entre regular (para cobrir bem toda a area) e aleatorio (para
se ter um bom rol de distancias). <br>
<br>
3.a) Geralmente caimos num dilema quando temos varias medidas de
ajuste... No caso de geoestatistica, temos dois objetivos: O
primeiro e' descrever o processo (qual funcao de correlacao,
parametros). O segundo e' fazer predicao. Se o foco e' descricao,
considere medidas baseadas no ajuste do modelo aos dados, AIC, por
exemplo (para alguns e' dificil entender porque o tal BIC tem esse
nome visto que nenhuma analise Bayesiana foi feita). Se foco e'
predicao, esqueca considere medidas baseadas em predicao. <br>
<br>
aT+,<br>
Elias.<div><div class="h5"><br>
<br>
<div>On 15/05/14 13:24, Hélio Gallo Rocha
wrote:<br>
</div>
</div></div><blockquote type="cite"><div><div class="h5">
<div dir="ltr">Caros Hélder e Éder.
<div><br>
</div>
<div>Vou dar minha opinião, mas como o Éder, é para tentar
ajudar.</div>
<div><br>
</div>
<div>Como o Éder comentou no item (6), seis pontos parece ser
uma quantidade pequena e como a distância minima é de 10 m,
então teria de aumentar a distância máxima para uns 80%, teria
de testar.</div>
<div><br>
</div>
<div>Hélder, vc. selecionou o modelo gaussiano por ML como o
melhor, mas foi o que apresentou o mais alto valor de AIC. Se
for seguir este indicativo, este seria o pior modelo.</div>
<div><br>
</div>
<div>Pelo que andei lendo, a seleção do modelo seria pela
observação do mapa da variância da krigagem. O que apresenta a
menor variância é o selecionado.</div>
<div><br>
</div>
<div>Observando a escala dos dois mapas da variância, o
ajustado por OLS apresenta valores inferiores indicando menor
variância, o que seria, melhor ajuste, mas como disse antes, o
modelo gaussiano ajustado por ML, analisando pelo AIC, é o
pior.</div>
<div><br>
</div>
<div>Abraço</div>
<div><br>
</div>
<div>Hélio</div>
</div>
<div class="gmail_extra"><br>
<br>
<div class="gmail_quote">Em 14 de maio de 2014 16:39, Hélder
[via R-br] <span dir="ltr"><<a href="mailto:ml-node+s2285057n4662125h43@n4.nabble.com" target="_blank">ml-node+s2285057n4662125h43@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">
<div dir="ltr">
<div>Gostaria de tirar algumas dúvidas, desde já peço
desculpas se cometi algum deslize, tenho tentado evoluir
na utilização do R me baseando apenas em tutoriais, e
nas orientações que recebo aqui do grupo.<br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>A validação cruzada no pacote Geo R nos fornece como
resultado: o Erro Médio (EM), Erro Médio Reduzido (ER),
Desvio padrão do erro médio (SEM), Desvio padrão do erro
reduzido (SER) e obtenho por cálculo o Erro Absoluto
(EA), também consigo o AIC e BIC nos modelos por Máxima
Verossimilhança, quando do ajuste do modelo.<br>
</div>
<div><br>
</div>
<div>1) Todos estes parâmetros possuem igual nível de
importância na análise, ou algum deles tem peso maior?</div>
<div>2) Estou analisando cada um dos parâmetros e o modelo
que "vence" na maior parte deles admito que é o melhor
modelo, esta forma de analisar está correta?</div>
<div>3) Analisando-se o melhor modelo (escolhido como na
pergunta 2) com o Gráfico do Semivariograma Teórico
ajustado, nem sempre este parece que é o melhor modelo
ajustado, nestes casos, deve prevalecer a análise da
validação cruzada ou a visual?</div>
<div>4) Comparando os resultados da krigagem do modelo
escolhido pela Validação Cruzada com o obtido pela
análise visual, a krigagem utilizando como modelo o
semivariograma "melhor" visualmente parece representar
adequadamente o variação do fenômeno na área, nestes
casos o que vocês sugerem?</div>
<div>5) Em alguns casos a Validação cruzada retornou como
resultado NAN e INF, trata-se de algum problema com os
dados?</div>
<div><br>
</div>
<div>Caso concreto:</div>
<div><br>
</div>
<div>A tabela abaixo traz os resultados da validação
cruzada da variável condutividade hidráulica Ks, por
dois métodos (Mínimos Quadrados e Máxima
Verossimilhança), pela interpretação dos resultados, o
modelo Gaussiano por Máxima Verossimilhança seria o
melhor modelo a meu ver.</div>
<div>
<table frame="VOID" cols="10" rules="NONE" border="0" cellspacing="0">
<colgroup><col width="86"><col width="86"><col width="86"><col width="257"><col width="86"><col width="86"><col width="86"><col width="86"><col width="86"><col width="86"></colgroup> <tbody>
<tr>
<td align="LEFT" height="18" width="86"><br>
</td>
<td align="LEFT" width="86"><br>
</td>
<td align="LEFT" width="86"><br>
</td>
<td align="LEFT" width="257"><br>
</td>
<td align="LEFT" width="86"><br>
</td>
<td align="LEFT" width="86"><br>
</td>
<td align="LEFT" width="86"><br>
</td>
<td align="LEFT" width="86"><br>
</td>
<td align="LEFT" width="86"><br>
</td>
<td align="LEFT" width="86"><br>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0);border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER" height="18"><b>Variável</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0);border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>Método</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0);border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>Modelo</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0);border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>EM</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0);border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>ER</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0);border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>Sem</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0);border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>Ser</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0);border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>EA</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0);border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>AIC</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0);border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>BIC</b></td>
</tr>
<tr>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="LEFT" height="18"><b><br>
</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">OLS</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">Esférico</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">-1,27E-16</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">-6,42E-16</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">0,19729</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>1,01442</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">6,51815</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><br>
</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><br>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="LEFT" height="18"><br>
</td>
<td align="CENTER">OLS</td>
<td align="CENTER">Exponencial</td>
<td align="CENTER"><b>-0,00132</b></td>
<td align="CENTER"><b>-0,00346</b></td>
<td align="CENTER"><b>0,17911</b></td>
<td align="CENTER">0,95090</td>
<td align="CENTER">5,99872</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="LEFT" height="18"><br>
</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">OLS</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">Gaussiano</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">-0,00097</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">-0,00259</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">0,18444</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">0,98982</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER"><b>5,87635</b></td>
<td align="CENTER"><br>
</td>
<td align="CENTER"><br>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="CENTER" height="18"><b>Ks</b></td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">ML</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">Esférico</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">-5,18E-16</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">-2,69E-015</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">0,19729</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">1,02439</td>
<td style="border-top-width:1px;border-top-style:solid;border-top-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER">6,51815</td>
<td align="CENTER">-12,18</td>
<td align="CENTER">-5,233</td>
</tr>
<tr>
<td align="LEFT" height="18"><b><br>
</b></td>
<td align="CENTER">ML</td>
<td align="CENTER">Exponencial</td>
<td align="CENTER">-0,00118</td>
<td align="CENTER">-0,00327</td>
<td align="CENTER">0,18002</td>
<td align="CENTER">1,01035</td>
<td align="CENTER">5,91153</td>
<td align="CENTER">-15,24</td>
<td align="CENTER">-8,29</td>
</tr>
<tr>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="LEFT" height="18"><br>
</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER" bgcolor="#FFFF00">ML</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER" bgcolor="#FFFF00">Gaussiano</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER" bgcolor="#FFFF00"><b>-0,00134</b></td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER" bgcolor="#FFFF00"><b>-0,00372</b></td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER" bgcolor="#FFFF00">0,17934</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER" bgcolor="#FFFF00"><b>1,00992</b></td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER" bgcolor="#FFFF00">5,89874</td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER" bgcolor="#FFFF00"><b>-15,35</b></td>
<td style="border-bottom-width:1px;border-bottom-style:solid;border-bottom-color:rgb(0,0,0)" align="CENTER" bgcolor="#FFFF00"><b>-8,4</b></td>
</tr>
<tr>
<td align="LEFT" height="18"><br>
</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
<td align="LEFT"><br>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
<div>Seguem abaixo os Semivariogramas Teóricos Ajustados
pelos dois métodos, o da esquerda é por OLS e o da
direita é por ML, o modelo Gaussiano está em verde,
analisando visualmente achei que o Modelo Gaussiano por
OLS está melhor ajustado:<br>
</div>
<div><img src="http://r-br.2285057.n4.nabble.com/attachment/4662125/0/comp_ols_ml_ks.png" height="234.13541666666666" width="455"></div>
<div>Nas figuras abaixo estão os resultados da krigagem
comparando os dois modelos, o primeiro Gaussiano por
OLS:<br>
</div>
<div><img src="http://r-br.2285057.n4.nabble.com/attachment/4662125/2/comp_krig_ks_ols_gaus.png" height="234.13541666666666" width="455"><br>
O segundo Gaussiano por ML:</div>
<div><img src="http://r-br.2285057.n4.nabble.com/attachment/4662125/1/comp_krig_ks_ml_gaus.png" height="234.13541666666666" width="455"><br>
Desde já agradeço a toda ajuda,</div>
<div><br>
</div>
<div>
<div dir="ltr">
<div style="text-align:center"><font size="1"><i><b>Hélder
Gramacho </b></i></font></div>
<div style="text-align:center"><font size="1">Recife-PE
/ </font><i style="font-size:x-small;color:rgb(51,51,255)">
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</div>
</div>
</div>
</div>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="nofollow" link="external" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>)
e forneça código mínimo reproduzível. <br>
<br>
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your message will be added to the discussion below:</div>
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</div>
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</div>
</blockquote>
</div>
<br>
<br clear="all">
<div><br>
</div>
-- <br>
Hélio Gallo Rocha<br>
IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho<br>
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