Caros,

Usando os comando que seguem (os quais estão disponíveis em: http://www.leg.ufpr.br/geoR/tutorials/CCM.R)

Gostaria de saber como proceder para obter a predição espacial para a segunda variável (y2), uma vez que essa rotina me fornece apenas os valores da predição da primeira variável (y1).

require(geoR)

set.seed(30)

all.coords <- round(cbind(runif(200), runif(200)), dig=3)

set.seed(111); ind1 <- sample(1:200, 120) 

coords1 <- all.coords[ind1,]

set.seed(222); ind2 <- sample(1:200, 80) 

coords2 <- all.coords[ind2,]

## Model parameters:

mu1 <- 10; mu2 <- 50

sigma01 <- 2; sigma1 <- 1.5; sigma02 <- 8; sigma2 <- 6

phi0 <- 0.2; phi1 <- 0.15; phi2 <- 0.25

## Model parameters (reparametrised)

sigma <- sigma01

nu1 <- sigma1/sigma

eta <- sigma02/sigma; nu2 <- sigma2/sigma

## Simulating model components

S0 <- grf(grid=all.coords, cov.pars=c(sigma, phi0))$data

S1 <- grf(grid=coords1, cov.pars=c(sigma1, phi1))$data

S2 <- grf(grid=coords2, cov.pars=c(sigma2, phi2))$data

## Y1 and Y2 data

y1 <- as.geodata(cbind(coords1,10+S0[ind1]+S1))

y2 <- as.geodata(cbind(coords2,50+S0[ind2]+S2))

## maximum likelihood estimation

fit12 <- likfitBGCCM(y1, y2, ini.s=c(2,1.5,8,6), ini.phi=c(.2,.15,.25), control=list(trace=T))

fit12

## Prediction

locs <- cbind(c(0.2, 0.5, 0.7, 0.2), c(0.3, 0.5, 0.2, 0.8))

pred12 <- predict(fit12, loc=locs)

Att, Jacqueline.

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