Veja sample.geodata() do pacote 'geoR' para facilitar amostragem de objetos 'geodata' qcsamples() do pacote 'Rcitrus' (ver http://leg.ufpr.br/Rcitrus ) para fazer amostragem em lattice regular de forma aleatoria ou sistematica Mais sobre o que qcsamples() pode auxiliar a fazer: Suponha um talhao com R linhas e C colunas. comece com n pequeno 1 - Selecione aleatóriamente n quadrats (ou pontos) desse talhão e calcule uma estatística. 2 - Repita o procedimento anterior B vezes 3 - guarde as B estatísticas, faça n = n+1 e volte ao passo 1. pare quando n atingir um valor razoavel Esse procedimento termina quando é atingido o N.max ou quando a estatística "estabiliza". A "estabilização" da estatística é verificada por critério utilizado em Controle Estatístico de Qualidade. O processo descrito acima é de seleção com reposição, que pode ser feito utilizando a função qcsamples(). Esta função implementa duas formas de seleção de quadrats (ou pontos num grid regular) com reposição. ### exemplo de uso da funcao qcsamples() com dados simulados nr <- 30; nc <- 20; n <- nc*nr dim(dados <- matrix(rnorm(n), nr, nc)) require(Rcitrus) ### amostras com quadrats 1x1 ### sem reposicao e quadrats sem interseccao ### para selecao de pontos (nao de quadrats) usar dx=1 e dy=1 amr <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, n=20, meth='random') ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=5, nc=4, meth='sistematic') pr <- sum(amr[,3])/sum(amr[,4]) ps <- sum(ams[,3])/sum(ams[,4]) ### incidencias estimadas pr ps ### verdadeira mean(dados) ### visualizacao simples image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1) points(amr[,1:2], col=4, pch=19) points(ams[,1:2], col=5, pch=19) legend("topleft", c("random", "sistematic"), pch=19, col=4:5, ncol=2, bty='n') ### outra visualizacao (adequada p situacao de quadrats) par(mfrow=c(1,2), mar=c(3,3,1,1), mgp=c(1.5,.5,0)) ### vizualizando (aleatorio) image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados)) apply(amr, 1, function(x) { mx <- cbind(c(x[1] + c(-.5,0.5,0.5,-.5,-.5)), c(x[2] + c(-.5,-.5,0.5,0.5,-.5))) polygon(mx) }) ### vizualizando (sistematico) image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados)) apply(ams, 1, function(x) { mx <- cbind(c(x[1] + c(-.5,.5,.5,-.5,-.5)), c(x[2] + c(-.5,-.5,.5,.5,-.5))) polygon(mx) }) Att. Elias T. Krainski
________________________________ De: Natalia Martins <nsmbarreto@gmail.com> Para: Lista R <R-br@listas.c3sl.ufpr.br> Enviadas: Sábado, 1 de Dezembro de 2012 9:57 Assunto: [R-br] geoestatistica
Prezados bom dia, estou cursando uma disciplina de amostragem e tenho como tema de seminario a aplicação de amostragem em geoestatistica. Para este estudo tenho as "linhas" que um trator passa em um talhao e o objetivo é verificar a cada quantas linhas o trator pode passar sem que haja prejuízo nas analises de solo. Acredito ser uma amostragem sistematica na qual devo ir variando os K's e verificando até qual K os resultados sejam iguais quando considero todas as linhas. No entanto no momento de fazer a análise geoestatistica na linha não estou conseguindo. Gostaria de ajuda.
Estrutura dos dados
LONGLAT NDRE NDVI linha -48.0149775-21.36467130.1714000000.4350000001 . . .
-48.0149775-21.36467130.1714000000.43500000063
Abraços
Natália da Silva Martins Bacharel em Estatística - Universidade Estadual de Maringá/ UEM Mestranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP Contato: (19) 8306-4743
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