Comentário abaixo
Prezado Helio, boa tarde! Pensando melhor sobre a questão do resíduo, o que coloquei no email anterior não faz muito sentido, já que a krigagem é um estimador exato e a operação retornaria praticamente o próprio valor inicial (e o resíduo tenderia ser zero/nulo). O que faria sentido seria separar o efeito da tendência ('drift') e descontar esse valor dos dados originais, tendo aí sim o resíduo a ser modelado (sem o efeito da tendência). Para o produto final teria que somar o drift novamente para retornar os valores.
... não necessáriamente. O interpolador é exato se: 1. nugget = 0 (tausq = 0 na geoR) 2. o nugget for interpretado com variaçaõ de micro escala Na geoR o nuget pode ser considerado erro de medida, variacao de micro escala ou uma istura de ambos em qualquer proporcao Os argumentos "signal" e "micro.scale" definem, o comportamento desejado krige.control(type.krige = "ok", trend.d = "cte", trend.l = "cte", obj.model = NULL, beta, cov.model, cov.pars, kappa, nugget, micro.scale = 0, dist.epsilon = 1e-10, aniso.pars, lambda)
Acredito que não seja muito difícil de fazer no R, mas só tentando fazer pra ver.
Fui dar uma conferida no seu post antigo sobre o erro na validação cruzada: <http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-erro-na-validacao-cruzada-td4659526.html#a4659536>
Mas o link dos dados não está mais disponível... <https://www.dropbox.com/s/tfml7zjpc7hmbc3/dados250.txt>
Se importaria em dispor esses dados novamente?
Atte.
Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]