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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