A funcao do Paulo é generica pra calcular a log-likelihood em qualquer ponto, no caso ele usou o exemplo das estimativas provenientes do variograma, mas pra calcular a log-lik ele ta supondo que o processo é gaussiano. Os modelos lineares em geral usam OLS que é igual a verossimilhanca e pra calcular o AIC nestes casos eles estao usando a suposicao de gaussianidade. Isso é comum ... talvez eu nao entendi o seu ponto ... Em 3 de abril de 2014 14:27, Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com>escreveu:
Wagner, bom dia!
Agradeço por seu interesse na questão.
Minha dúvida surgiu justamente nesse ponto que você tocou. No caso de likfit() entendo que o o cálculo do AIC é, de certo modo, inerente ao procedimento do ajuste por verossimilhança. No caso do variofit() estava buscando alguma pista para entender o que de fato faz a função loglik.GRF no caso de modelos ajustados por mínimos quadrados, uma vez que a opção é disponibilizada.
Fora do universo da variografia, acabei encontando muitas referências do uso do AIC para modelos lineares ajustados por mínimos quadrados (inclusive a função extractAIC() do pacote {stats}). De qualquer modo, não me parece usual utilizar AIC no caso de variogramas ajustados por mínimos quadrados (OLS, WLS), embora esteja entendendo ser possível.
Estou me aventurando nesse tema e ainda tenho muito que estudar. Sendo assim, queiram desculpar pelos deslizes e falta da devida compreensão do assunto. Agradeço se tiverem algumas boas referências sobre o assunto que possam ser disponibilizadas.
Éder Comunello <c <comunello.eder@gmail.com>omunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
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-- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná