Prezados. Tenho dois modelos teóricos (exponencial e esférico ) que foram ajustados aos dados por máxima verossimilhança. As coordenadas numéricas (UTM) dos dados foram reduzidas pela subtração da coordenada média segundo cada eixo. Em ambos considero a existência de uma tendência polinomial de 2ª ordem na média. Eles foram ajustados sem problemas, assim como a validação cruzada de ambos pode ser feita. O problema está ao querer estimar algum ponto(s) usando a função krige.conv. Apenas o modelo exponencial é aceito. Ao usar o esférico a função retorna a seguinte mensagem: krige.conv: model with mean given by a 2nd order polynomial on the coordinates krige.conv: anisotropy correction performed krige.conv: performing the Box-Cox data transformation Erro em solve.default(ttivtt, crossprod(ivtt, as.vector(data))) : sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número = 1.76896e-16 Alguém saberia como contornar esse problema? Antecipadamente agradeço a colaboração Felinto COSTA
Caro Felinto, Teria como disponibilizar dados e CRM? Em 23 de fevereiro de 2015 19:19, Felinto Costa [via R-br] < ml-node+s2285057n4663893h51@n4.nabble.com> escreveu:
Prezados. Tenho dois modelos teóricos (exponencial e esférico ) que foram ajustados aos dados por máxima verossimilhança. As coordenadas numéricas (UTM) dos dados foram reduzidas pela subtração da coordenada média segundo cada eixo. Em ambos considero a existência de uma tendência polinomial de 2ª ordem na média. Eles foram ajustados sem problemas, assim como a validação cruzada de ambos pode ser feita. O problema está ao querer estimar algum ponto(s) usando a função krige.conv. Apenas o modelo exponencial é aceito. Ao usar o esférico a função retorna a seguinte mensagem:
krige.conv: model with mean given by a 2nd order polynomial on the coordinates krige.conv: anisotropy correction performed krige.conv: performing the Box-Cox data transformation Erro em solve.default(ttivtt, crossprod(ivtt, as.vector(data))) : sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número = 1.76896e-16
Alguém saberia como contornar esse problema?
Antecipadamente agradeço a colaboração Felinto COSTA
_______________________________________________ R-br mailing list [hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4663893&i=0> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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-- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho
Felinto e Hélio, bom dia! Eu já tive problemas similares, justamente quando tentando considerar o efeito de "tendência" na modelagem. Não sou especialista no assunto e estou um pouco enferrujado, mas me permitam uma suposição: A condição de singularidade reportada no erro informa que o modelo escolhido gera uma matriz que não pode ser invertida. A razão provável é que esteja ocorrendo combinação linear entre as colunas de uma das matrizes geradas no processamento. Teria que abrir a função e verificar onde o erro está ocorrendo... Mas partindo do princípio que a matriz básica é formada pelas coordenadas (x, y) de cada ponto e um valor atribuído (z), acredito ser razoável supor que a condição de singularidade se daria por seus dados modelados estarem se correlacionando diretamente com uma das coordenadas (ou das duas). Se um dado é diretamente correlacionável com suas coordenadas, provavelmente existe aí um efeito de tendência que não foi "removido" (considerado) ou simplesmente o modelo não é adequado. Como disse, é apenas suposição, que coloco na intenção de poder ajudar. Ficarei muito grato se encontrar uma resposta e puder compartilhar. Éder Comunello <c <comunello.eder@gmail.com>omunello.eder@gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] Em 25 de fevereiro de 2015 10:48, Hélio Gallo Rocha < heliogallorocha@gmail.com> escreveu:
Caro Felinto,
Teria como disponibilizar dados e CRM?
Em 23 de fevereiro de 2015 19:19, Felinto Costa [via R-br] < ml-node+s2285057n4663893h51@n4.nabble.com> escreveu:
Prezados. Tenho dois modelos teóricos (exponencial e esférico ) que foram ajustados aos dados por máxima verossimilhança. As coordenadas numéricas (UTM) dos dados foram reduzidas pela subtração da coordenada média segundo cada eixo. Em ambos considero a existência de uma tendência polinomial de 2ª ordem na média. Eles foram ajustados sem problemas, assim como a validação cruzada de ambos pode ser feita. O problema está ao querer estimar algum ponto(s) usando a função krige.conv. Apenas o modelo exponencial é aceito. Ao usar o esférico a função retorna a seguinte mensagem:
krige.conv: model with mean given by a 2nd order polynomial on the coordinates krige.conv: anisotropy correction performed krige.conv: performing the Box-Cox data transformation Erro em solve.default(ttivtt, crossprod(ivtt, as.vector(data))) : sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número = 1.76896e-16
Alguém saberia como contornar esse problema?
Antecipadamente agradeço a colaboração Felinto COSTA
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-- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho
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Felinto, bom dia! Tem algumas discussões anteriores aqui da lista que podem lhe ser úteis. Por exemplo a que consta no link que segue: http://r-br.2285057.n4.nabble.com/Re-R-br-erro-na-validacao-cruzada-com-paco...
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Felinto COSTA -
Hélio Gallo Rocha -
Éder Comunello