O que seria essa matrix de projecao? Como eu mudaria na funcao log.verossimilhancao, abaixo:

montaSigma <- function(s2, t2, phi, Umat){
    Sigma <- as.matrix(s2 * exp(-Umat/phi))
    Sigma <- ifelse(Umat==0, diag(Sigma)+t2, Sigma)
    return(Sigma)
}

ll.geo <- function(s2, t2, phi, modelo, Umat, dados, logpars = F) {
    if (logpars) {
        s2 <- exp(s2)
        t2 <- exp(t2)
        phi <- exp(phi)
    }
    mf <- model.frame(modelo, dados)
    y <- model.response(mf)
    D <- model.matrix(modelo, mf)
    Sigma <- montaSigma(s2 = s2, t2 = t2, phi = phi, Umat = Umat)
    R <- chol(Sigma)
    invRD <- backsolve(R, D, transpose = TRUE)
    invRy <- backsolve(R, y, transpose = TRUE)
    bhat <- solve(crossprod(invRD), crossprod(invRD, invRy))
    invRe <- invRy - invRD %*% bhat
    nll <- drop(length(y) * log(2 * pi)/2 + sum(log(diag(R))) + crossprod(invRe)/2)
    return(nll)

Abraco

Em 31 de julho de 2018 16:22, Elias T Krainski via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

Escreva

y = X\beta + As + erro

em que A e' uma matriz de projecao do efeito espacial s. Disso temos que

Cov(Y) = Cov(Ax + erro) = A'Cov(s)A + Cov(Erro)

Elias.

On 31/07/2018 11:12, Wagner Wolff via R-br wrote:
Olá pessoal da lista!

Estou tentando estimar os parâmetros de um modelo geoestatistico no qual a matriz de covariancia é obtida por meio de uma matriz de distância entre linhas. Ou seja, linhas interceptadas tem distância zero, assim não somente a diagonal da matriz de distância é zero. Isso acaba acarretando em problema na hora de decompor a matriz de covariância usando Cholesky. Alguém tem alguma solucão ou dica? Já tentei algumas coisas como aproximacões para ser positiva definida, entre outras, mas na hora de estimar os parâmetros nada converge.

Abraco
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.
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Wagner Wolff, PhD
"Luiz de Queiroz" College of Agriculture,
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http://orcid.org/0000-0003-3426-308X
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