Invertendo a pergunta... por que deveriam ser iguais??
likfit estimou um modelo gaussiano para os dados
com um termo espacial (efeito aleatório espacial)
No caso um modelo com 3 parametros, um de mdia e 2 de covariancia.
glm dos dados contra os preditos estimou uma regressao linear destes,
e nao vvejo pq deveriam retornar os mesmo valores
com 2 parametros de média e um de variancia
Nao vejo pq deveriam ter as mesmas verossimilhancas ou AIC's_______________________________________________
On Fri, 8 Nov 2013, Hélio Gallo Rocha wrote:
> Caros listeiros.
> Como já haviam citado,
>
> Prof. Paulo:
> "Pensar se a validacao cruzada é de fato nbecessária. Embora seja
> usada é bem menos informativa e util que outras medidadas de avaliacao do
> ajuste baseadas na verossimilhanã e análise dos residuos"
>
> Éder citando Davis, B. M., 1987. Uses and abuses of cross-validation in
> geostatistics. Math. Geol., v. 17, p. 563–586.
> "Cross-validation cannot confirm that a particular model is or is not the
> optimum. It is a method to better examine and understand the phenomenon
> under study using the available data"
>
>
>
>
> situação:
> Caculando o AIC, tive dois resultados diferentes, como segue CRM:
>
> require(geoR);data(s100)
> vModel <- likfit(s100, ini=c(1,0.5), fix.nugget=T)
> xv.ml<-xvalid(s100,model=vModel)
>
> AIC(vModel) #173.1391
> reglin_vModel=glm(xv.ml$data~xv.ml$pred)
> AIC(reglin_vModel) #142.4229
>
> Qual a razão destes valores diferentes?
>
>
>
> Desde já agradeço qualquer elucidação
>
>
> --
> Hélio Gallo Rocha
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