Bom dia, obrigado pela ajuda professor. Minha mente está clareando um pouco. O modelo que é: L(beta, tau², sigma², phi) = -0.5 {n log(2pi) + log{|sigma² R(phi) + tau² I|} + (transposto(y - Dbeta)) (inverso(sigma² R(phi) + tau² I)) (y-Dbeta)} (página 112 do livro Diggle e Ribeiro JR). Pelo que eu entendi, o que eu tenho que fazer é: Gerar uma amostra a partir de uma NMV (muvetor , matriz de covariancia V), onde essa matriz de covariância V em seus Aij com i=j são as variâncias de cada paramêtro e o restante (i diferente de j) as covariâncias. Como faço pra descobrir o espaço paramétrico do meu modelo? Eu tendo a amostra, já consigo fazer um function no R para continuar a estimação do parâmetro. Para estimar usarei a função optim(), tudo bem até ai? Ou existe outra maneira mais eficaz de estimar os parâmetros desse modelo usando o R? Obrigado por toda a ajuda até agora,Daniel Date: Fri, 17 Jun 2011 08:59:23 -0300 From: paulojus@leg.ufpr.br To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] Gaussian Model (GEO) Daniel voce precisa dizer/especificar exatamente que modelo é este de 4 parametros que tem em mente. Em geral, definindo o modelo (paramétrico) decorre naturalmente como simular dele. Se for um modelo geoestatístico usual entao voce tem que Y tem distr. MVnormal com matriz de covariancia V e vetor de media mu entao para simular, basta simular como simula[se de uma distribiucao normal MV: 1. montar a matriz de covariancias 2. simular usando uma fc para normal MV ou via choleski na pagina de tutoriais da geoR tem exemplos de como fazer isto passo a passo via operacoes de matrizes com matriz de covariancias obtida a partir das distancias de separacao dos dados On Thu, 16 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:
Olá a cada integrante do R-br,
Há vários dias acompanho as produtivas dúvidas do pessoal aqui do R-br porém não consigo contribuir pois meu conhecimento sobre R é muito pequeno. Gosto de ficar lendo e tentando aprender. Hoje chegou a minha vez de pedir a ajuda de vocês, professores e alunos, que disponibilizam tempo respondendo as perguntas de ingressantes no R como eu.
Quero fazer um processo de estimação baseado na Verossimilhança para o Gaussian Model with a linear specification for the spatial trend. Emprestei hoje da biblioteca um excelente livro de Peter J. Diggle e do nosso professor Paulo Justiano Ribeiro Jr, Model-based Geostatistics, que explica como estimar usando o R, porém este livro só encontrei em inglês e como é um assunto totalmente novo para mim e minha habilidades com o R e com o inglês não são as melhores, estou com muitas dificuldades em entender.
Já fiz estimação baseado na Verossimilhança para a função Gama e Normal (com 2 parâmetros desconhecidos) seguindo um modelo do professor Wagner H. Bonat e agora fazer uma estimação para um modelo com 4 parâmetros desconhecidos é um grande desafio que estou enfrentando.
Se ao menos alguém pudesse me explicar como eu posso simular uma amostra para esse modelo (usando o R), o espaço paramétrico de cada parâmetro desse modelo, e até mesmo algum artigo onde foi usado esse modelo (para eu ter uma noção melhor de como ele é aplicado) me ajudaria bastante.
Quando eu digito no google Gaussian Model, minha tela é bombardeada de distribuições normais que estamos acostumados a ver e nada encontro para o modelo geoestatístico.
Obrigado pela atenção de cada um de vocês,
Daniel
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