Prof. Paulo

A cada sugestão sua vejo que não sei nada.

Poderia dar uma dica de como fazer a opção dois deste seu ultimo post? de preferencia como linha de CRM, pra dai vou tentar entender.

2) Modelagem e estimacao conjunta de média e covariancias 
(verossimilhanca) e dicao associada 

 Pode ser?

Hélio

Em 24 de outubro de 2013 09:32, Paulo Justiniano [via R-br] <ml-node+s2285057n4660705h23@n4.nabble.com> escreveu:

>
> Ainda preciso dedicar um tempo para estudar adequadamente o que foi colocado, mas por ora gostaria apenas de esclarecer se a 'retirada' do efeito
> da tendência (por ajuste polinomial) é uma estratégia válida ou há alguma ressalva a ser feita. Agradeço se os senhores, ou outro colega da lista,
> puderem ponderar a respeito.
>

coim isto voce está adotando um modelo de média não contante em que a
média é funcao das coordenadas.
Se é bom ou nao depende dos dados e probelma em quastao.
O fato é que nao mdoelar uma tendencia quando esta é relavente tem impacto
na estimacao dos parametros de covariancia.

A questao mais fundamental aqui é como estimar isto
Dois caminhos usuais
1) regressao nos dados e modelagem dos residuos e readicao ao final
(alguns autores chamam isto de "regression kriging")
2) Modelagem e estimacao conjunta de média e covariancias
(verossimilhanca) e dicao associada

Minha preferencia em geral recai sobre a 2a opcao

> Hélio, vi que você disponibilizou o script e pretendo testá-lo o mais breve possível. Espero que você ainda tenha algum tempo pra resolver! :D
>
> Sem mais,
>
> Éder Comunello <[hidden email]>

> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
>
>
>

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Hélio Gallo Rocha
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