Se I<1 : regular I=1 : aleatorio I>1 : agregado Assim, podemos aplicar dois testes de hipoteses unilaterais para decidir qual padrao aceitamos. (filosofia um pouco complicada aqui...) Veja o primeiro exemplo da funcao disp.quadrats()
?disp.quadrats data(Itajobi) disp.quadrats(Itajobi, dx=5, random=FALSE) $`5x5` n N nN p obs.var theor.var index p.value pattern Av1 25 106 2650 0.00717 0.00073 0.00028 2.54708 0 Agregate
O indice de dispersao binomial neste caso e' > 1. Baseado no teste de hipoteses, concluimos que o padrao e' agregado porque rejeitamos a hipotese de que I=1. Abs, Elias. On 10/23/2013 10:57 PM, ASANTOS wrote:
Boa tarde pessoal,
Gostaria de saber do Elias ou do Paulo ou de algum membro que trabalha com o pacote Rcitrus, qual o valor utilizado como parâmetro que é comparado com o índice calculado (razão da variância observada pela variância teórica do modelo binomial) para decidir se a distribuição é aleatória, agregada ou uniforme no índice de dispersão binomial da função disp.quadrats(), apesar de a saída da função já apresentar a distribuição espacial apresentadas pelos dados avaliados.
Obrigado,