<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
</head>
<body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
<p>Escreva <br>
</p>
<p> y = X\beta + As + erro</p>
<p>em que A e' uma matriz de projecao do efeito espacial s. Disso
temos que <br>
</p>
<p>Cov(Y) = Cov(Ax + erro) = A'Cov(s)A + Cov(Erro)<br>
</p>
Elias. <br>
<br>
<div class="moz-cite-prefix">On 31/07/2018 11:12, Wagner Wolff via
R-br wrote:<br>
</div>
<blockquote type="cite"
cite="mid:CAFJ348-xn+FqYeTucDcd3VdDkq5bh=MZ9ouwFoUgsADtv9hp0Q@mail.gmail.com">
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8">
<div dir="ltr">
<div>Olá pessoal da lista!</div>
<div><br>
</div>
<div>Estou tentando estimar os parâmetros de um modelo
geoestatistico no qual a matriz de covariancia é obtida por
meio de uma matriz de distância entre linhas. Ou seja, linhas
interceptadas tem distância zero, assim não somente a diagonal
da matriz de distância é zero. Isso acaba acarretando em
problema na hora de decompor a matriz de covariância usando
Cholesky. Alguém tem alguma solucão ou dica? Já tentei algumas
coisas como aproximacões para ser positiva definida, entre
outras, mas na hora de estimar os parâmetros nada converge.</div>
<div><br>
</div>
<div>Abraco <br>
</div>
</div>
<br>
<fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
<br>
<pre wrap="">_______________________________________________
R-br mailing list
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</blockquote>
<br>
</body>
</html>