
Olá André te aconselho além de mexer na opção max.dist, mexer também nas opções uvec e trend, esse último é interessante caso tenha observado uma tendência. Segue um exemplo. v.pluviANO <- variog(Pluvi.geo,max.dist=200,uvec=seq(0, 200, by=10),trend="1st"). Outra questão é usar a função likfit() que ajusta os parâmetros dos modelos diretamente aos dados, sem a necessidade prévia de fazer um variograma empírico. Assim, você utilizaria o AIC como critério de escolha do melhor modelo. Segue um exemplo. Pluvilf<-list() Pluvilf$exp <- likfit(Pluvi.geo, ini=c(2.80e-6,24.32), nug=3.5e-7,trend="1st") Pluvilf$gau <- likfit(Pluvi.geo, cov.model = "gau", ini=c(2.80e-6,36.49), nug=3.5e-7,trend="1st") Pluvilf$sph <- likfit(Pluvi.geo, cov.model = "sph", ini=c(2.80e-6,72.97), nug=3.5e-7,trend="1st") Pluvilf$cir <- likfit(Pluvi.geo, cov.model = "cir", ini=c(2.80e-6,72.97), nug=3.5e-7,trend="1st") Pluvilf$kappa1.5 <- likfit(Pluvi.geo, cov.model = "mat", kappa= 1.5, ini=c(2.80e-6,12.16), nug=3.5e-7,trend="1st") Pluvilf$kappa2.5 <- likfit(Pluvi.geo, cov.model = "mat", kappa= 2.5, ini=c(2.80e-6,12.16), nug=3.5e-7,trend="1st") ## Escolha pelo AIC o menor é o melhor!! sort(sapply(Pluvilf4, AIC)) Em 3 de abril de 2016 18:12, Andre Oliveira <andreolsouza@yahoo.com.br> escreveu:
Pessoal aproveitando os tópico e sou novato no tema também. Estou fazendo tentativas para melhor simivariograma empírico e já que o pH é uma va que não é normal Fiz o seguinte.
require(geoR) boxcox(dados$data~1) # Achei lambda = 0.7 para o pH
vario.emp.1 <- variog(dados,max.dist=30 direction="omnidirectional",lam=0.7) vario.emp.2 <- variog(dados,max.dist=70, direction="omnidirectional",lam=0.7) vario.emp.3 <- variog(dados,max.dist=100, direction="omnidirectional",lam=0.7) vario.emp.4 <- variog(dados,max.dist=150 , direction="omnidirectional",lam=0.7)
Não consegui em nenhum dos casos um variograma que se estabilizasse, fiz outras variações para o parâmetro max.dist! O que eu deveria fazer para resolver meu problema além de suar lambda =0.7? Uma outra dúvida quando uso lambda = 0.7 a função krige.conv faz a interpolação em escala original?
André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
Em Domingo, 3 de Abril de 2016 10:26, Wagner Wolff <wwolff@usp.br> escreveu:
Olá César A questão aqui é de interpolação espacial, envolvendo questões de modelagem geoestatistica, krigagem e tudo mais. Realmente não especifique isto na pergunta é ficou confuso, mas mesmo assim muito obrigado. Abraço Em 2 de abr de 2016 8:11 PM, "Cesar Rabak" <cesar.rabak@gmail.com> escreveu:
Wagner,
Está um pouco confusa a pergunta colocada por você.
Para interpolar uma variável você precisa de uma relação entre ela e uma outra (independente).
A normalidade ou não dessas duas variáveis não tem a menor importância para interpolação, o que importa, isso sim, é que a regressão feita (para encontrar uma lei que as "correlacionem") tenha resíduos normais.
Mas não me lembro de nenhum texto (e nem vejo sentido físico) em interpolar os resíduos, que por definição indicariam ruído na sua regressão (seria algo como tentar interpolar folhas de chá após apreciar a bebida!).
HTH
2016-04-02 12:07 GMT-03:00 Wagner Wolff <wwolff@usp.br>:
Olá pessoal a dúvida é a seguinte. Preciso interpolar uma variável na qual não consegui normalizá-la pelo BoxCox(); entretanto, a análise exploratória de tendência espacial indicou um modelo para remoção da mesma; assim, passo a interpolar os resíduos deste modelo, correto? Sendo assim, posso desconsiderar a não normalidade da variável inicial e apenas considerar a normalidade dos resíduos do modelo Trend? Outra questão é se realmente preciso normalizar a Variável, é plausível aceitar a normalidade dela por este gráfico abaixo? Acabei aceitando esta condição e não tive problemas na obtenção dos meus parâmetros.
Att. Wagner Wolff
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