no site da geoR tem uma sessao introdutorio (tb como vignette) e alguns tutoriais conm mostram estes comandos veja ainda a documentação de likfit() se tiver uma copia de nosso livro ele possui exemplos computacionais ao final de cada capitulo On Thu, 24 Oct 2013, Hélio Gallo Rocha wrote:
Prof. Paulo A cada sugestão sua vejo que não sei nada.
Poderia dar uma dica de como fazer a opção dois deste seu ultimo post? de preferencia como linha de CRM, pra dai vou tentar entender.
2) Modelagem e estimacao conjunta de média e covariancias (verossimilhanca) e dicao associada
Pode ser?
Hélio
Em 24 de outubro de 2013 09:32, Paulo Justiniano [via R-br] <ml-node+s2285057n4660705h23@n4.nabble.com> escreveu: > > Ainda preciso dedicar um tempo para estudar adequadamente o que foi colocado, mas por ora gostaria apenas de esclarecer se a 'retirada' do efeito > da tendência (por ajuste polinomial) é uma estratégia válida ou há alguma ressalva a ser feita. Agradeço se os senhores, ou outro colega da lista, > puderem ponderar a respeito. >
coim isto voce está adotando um modelo de média não contante em que a média é funcao das coordenadas. Se é bom ou nao depende dos dados e probelma em quastao. O fato é que nao mdoelar uma tendencia quando esta é relavente tem impacto na estimacao dos parametros de covariancia.
A questao mais fundamental aqui é como estimar isto Dois caminhos usuais 1) regressao nos dados e modelagem dos residuos e readicao ao final (alguns autores chamam isto de "regression kriging") 2) Modelagem e estimacao conjunta de média e covariancias (verossimilhanca) e dicao associada
Minha preferencia em geral recai sobre a 2a opcao
Hélio, vi que você disponibilizou o script e pretendo testá-lo o mais breve possível. Espero que você ainda tenha algum tempo pra resolver! :D
Sem mais,
Éder Comunello <[hidden email]> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
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