<div dir="ltr"><div>Felinto e Hélio, bom dia!</div><div><br></div><div>Eu já tive problemas similares, justamente quando tentando considerar o efeito de "tendência" na modelagem. Não sou especialista no assunto e estou um pouco enferrujado, mas me permitam uma suposição:</div><div><br></div><div>A condição de singularidade reportada no erro informa que o modelo escolhido gera uma matriz que não pode ser invertida. A razão provável é que esteja ocorrendo combinação linear entre as colunas de uma das matrizes geradas no processamento. </div><div><br></div><div>Teria que abrir a função e verificar onde o erro está ocorrendo... Mas partindo do princípio que a matriz básica é formada pelas coordenadas (x, y) de cada ponto e um valor atribuído (z), acredito ser razoável supor que a condição de singularidade se daria por seus dados modelados estarem se correlacionando diretamente com uma das coordenadas (ou das duas).</div><div><br></div><div>Se um dado é diretamente correlacionável com suas coordenadas, provavelmente existe aí um efeito de tendência que não foi "removido" (considerado) ou simplesmente o modelo não é adequado.</div><div><br></div><div>Como disse, é apenas suposição, que coloco na intenção de poder ajudar. Ficarei muito grato se encontrar uma resposta e puder compartilhar.</div><div><br></div><div><br></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr">Éder Comunello <<a href="mailto:comunello.eder@gmail.com" target="_blank">c</a><a href="mailto:omunello.eder@gmail.com" target="_blank">omunello.eder@gmail.com</a>> <br>Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]<br></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">Em 25 de fevereiro de 2015 10:48, Hélio Gallo Rocha <span dir="ltr"><<a href="mailto:heliogallorocha@gmail.com" target="_blank">heliogallorocha@gmail.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">Caro Felinto,<div><br></div><div>Teria como disponibilizar dados e CRM?</div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 23 de fevereiro de 2015 19:19, Felinto Costa [via R-br] <span dir="ltr"><<a href="mailto:ml-node+s2285057n4663893h51@n4.nabble.com" target="_blank">ml-node+s2285057n4663893h51@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><div class="h5">
<font size="-1">Prezados.<br>
Tenho dois modelos teóricos (exponencial e esférico ) que foram
ajustados aos dados por máxima verossimilhança.<br>
</font><font size="-1"><font size="-1">As coordenadas numéricas
(UTM) dos dados foram reduzidas pela subtração da coordenada
média segundo cada eixo.<br>
</font>Em ambos considero a existência de uma tendência polinomial
de 2ª ordem na média. <br>
Eles foram ajustados sem problemas, assim como a validação cruzada
de ambos pode ser feita.<br>
O problema está ao querer estimar algum ponto(s) usando a função
krige.conv. Apenas o modelo <br>
exponencial é aceito. Ao usar o esférico a função retorna a
seguinte mensagem:<br>
<br>
krige.conv: model with mean given by a 2nd order polynomial on the
coordinates<br>
krige.conv: anisotropy correction performed<br>
krige.conv: performing the Box-Cox data transformation<br>
Erro em solve.default(ttivtt, crossprod(ivtt, as.vector(data))) :
sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número =
1.76896e-16<br>
<br>
Alguém saberia como contornar esse problema?<br>
<br>
Antecipadamente agradeço a colaboração<br>
Felinto COSTA <br>
<br>
<br>
<br>
</font>
<pre cols="72"> </pre>
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<br>
<br>
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