likfit (geoR), normalidade da variável e do resíduo do modelo Trend
Olá pessoal a dúvida é a seguinte. Preciso interpolar uma variável na qual não consegui normalizá-la pelo BoxCox(); entretanto, a análise exploratória de tendência espacial indicou um modelo para remoção da mesma; assim, passo a interpolar os resíduos deste modelo, correto? Sendo assim, posso desconsiderar a não normalidade da variável inicial e apenas considerar a normalidade dos resíduos do modelo Trend? Outra questão é se realmente preciso normalizar a Variável, é plausível aceitar a normalidade dela por este gráfico abaixo? Acabei aceitando esta condição e não tive problemas na obtenção dos meus parâmetros. Att. Wagner Wolff
Wagner, Está um pouco confusa a pergunta colocada por você. Para interpolar uma variável você precisa de uma relação entre ela e uma outra (independente). A normalidade ou não dessas duas variáveis não tem a menor importância para interpolação, o que importa, isso sim, é que a regressão feita (para encontrar uma lei que as "correlacionem") tenha resíduos normais. Mas não me lembro de nenhum texto (e nem vejo sentido físico) em interpolar os resíduos, que por definição indicariam ruído na sua regressão (seria algo como tentar interpolar folhas de chá após apreciar a bebida!). HTH 2016-04-02 12:07 GMT-03:00 Wagner Wolff <wwolff@usp.br>:
Olá pessoal a dúvida é a seguinte. Preciso interpolar uma variável na qual não consegui normalizá-la pelo BoxCox(); entretanto, a análise exploratória de tendência espacial indicou um modelo para remoção da mesma; assim, passo a interpolar os resíduos deste modelo, correto? Sendo assim, posso desconsiderar a não normalidade da variável inicial e apenas considerar a normalidade dos resíduos do modelo Trend? Outra questão é se realmente preciso normalizar a Variável, é plausível aceitar a normalidade dela por este gráfico abaixo? Acabei aceitando esta condição e não tive problemas na obtenção dos meus parâmetros.
Att. Wagner Wolff
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Olá César A questão aqui é de interpolação espacial, envolvendo questões de modelagem geoestatistica, krigagem e tudo mais. Realmente não especifique isto na pergunta é ficou confuso, mas mesmo assim muito obrigado. Abraço Em 2 de abr de 2016 8:11 PM, "Cesar Rabak" <cesar.rabak@gmail.com> escreveu:
Wagner,
Está um pouco confusa a pergunta colocada por você.
Para interpolar uma variável você precisa de uma relação entre ela e uma outra (independente).
A normalidade ou não dessas duas variáveis não tem a menor importância para interpolação, o que importa, isso sim, é que a regressão feita (para encontrar uma lei que as "correlacionem") tenha resíduos normais.
Mas não me lembro de nenhum texto (e nem vejo sentido físico) em interpolar os resíduos, que por definição indicariam ruído na sua regressão (seria algo como tentar interpolar folhas de chá após apreciar a bebida!).
HTH
2016-04-02 12:07 GMT-03:00 Wagner Wolff <wwolff@usp.br>:
Olá pessoal a dúvida é a seguinte. Preciso interpolar uma variável na qual não consegui normalizá-la pelo BoxCox(); entretanto, a análise exploratória de tendência espacial indicou um modelo para remoção da mesma; assim, passo a interpolar os resíduos deste modelo, correto? Sendo assim, posso desconsiderar a não normalidade da variável inicial e apenas considerar a normalidade dos resíduos do modelo Trend? Outra questão é se realmente preciso normalizar a Variável, é plausível aceitar a normalidade dela por este gráfico abaixo? Acabei aceitando esta condição e não tive problemas na obtenção dos meus parâmetros.
Att. Wagner Wolff
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Pessoal aproveitando os tópico e sou novato no tema também. Estou fazendo tentativas para melhor simivariograma empírico e já que o pH é uma va que não é normal Fiz o seguinte. require(geoR) boxcox(dados$data~1) # Achei lambda = 0.7 para o pH vario.emp.1 <- variog(dados,max.dist=30 direction="omnidirectional",lam=0.7)vario.emp.2 <- variog(dados,max.dist=70, direction="omnidirectional",lam=0.7)vario.emp.3 <- variog(dados,max.dist=100, direction="omnidirectional",lam=0.7)vario.emp.4 <- variog(dados,max.dist=150 , direction="omnidirectional",lam=0.7) Não consegui em nenhum dos casos um variograma que se estabilizasse, fiz outras variações para o parâmetro max.dist! O que eu deveria fazer para resolver meu problema além de suar lambda =0.7? Uma outra dúvida quando uso lambda = 0.7 a função krige.conv faz a interpolação em escala original? André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES Em Domingo, 3 de Abril de 2016 10:26, Wagner Wolff <wwolff@usp.br> escreveu: Olá César A questão aqui é de interpolação espacial, envolvendo questões de modelagem geoestatistica, krigagem e tudo mais. Realmente não especifique isto na pergunta é ficou confuso, mas mesmo assim muito obrigado.AbraçoEm 2 de abr de 2016 8:11 PM, "Cesar Rabak" <cesar.rabak@gmail.com> escreveu: Wagner, Está um pouco confusa a pergunta colocada por você. Para interpolar uma variável você precisa de uma relação entre ela e uma outra (independente). A normalidade ou não dessas duas variáveis não tem a menor importância para interpolação, o que importa, isso sim, é que a regressão feita (para encontrar uma lei que as "correlacionem") tenha resíduos normais. Mas não me lembro de nenhum texto (e nem vejo sentido físico) em interpolar os resíduos, que por definição indicariam ruído na sua regressão (seria algo como tentar interpolar folhas de chá após apreciar a bebida!). HTH 2016-04-02 12:07 GMT-03:00 Wagner Wolff <wwolff@usp.br>: Olá pessoal a dúvida é a seguinte. Preciso interpolar uma variável na qual não consegui normalizá-la pelo BoxCox(); entretanto, a análise exploratória de tendência espacial indicou um modelo para remoção da mesma; assim, passo a interpolar os resíduos deste modelo, correto? Sendo assim, posso desconsiderar a não normalidade da variável inicial e apenas considerar a normalidade dos resíduos do modelo Trend? Outra questão é se realmente preciso normalizar a Variável, é plausível aceitar a normalidade dela por este gráfico abaixo? Acabei aceitando esta condição e não tive problemas na obtenção dos meus parâmetros. Att. Wagner Wolff _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br 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. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br 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. _______________________________________________ R-br mailing list R-br@listas.c3sl.ufpr.br 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 forne� c�igo m�imo reproduz�el.
Olá André te aconselho além de mexer na opção max.dist, mexer também nas opções uvec e trend, esse último é interessante caso tenha observado uma tendência. Segue um exemplo. v.pluviANO <- variog(Pluvi.geo,max.dist=200,uvec=seq(0, 200, by=10),trend="1st"). Outra questão é usar a função likfit() que ajusta os parâmetros dos modelos diretamente aos dados, sem a necessidade prévia de fazer um variograma empírico. Assim, você utilizaria o AIC como critério de escolha do melhor modelo. Segue um exemplo. Pluvilf<-list() Pluvilf$exp <- likfit(Pluvi.geo, ini=c(2.80e-6,24.32), nug=3.5e-7,trend="1st") Pluvilf$gau <- likfit(Pluvi.geo, cov.model = "gau", ini=c(2.80e-6,36.49), nug=3.5e-7,trend="1st") Pluvilf$sph <- likfit(Pluvi.geo, cov.model = "sph", ini=c(2.80e-6,72.97), nug=3.5e-7,trend="1st") Pluvilf$cir <- likfit(Pluvi.geo, cov.model = "cir", ini=c(2.80e-6,72.97), nug=3.5e-7,trend="1st") Pluvilf$kappa1.5 <- likfit(Pluvi.geo, cov.model = "mat", kappa= 1.5, ini=c(2.80e-6,12.16), nug=3.5e-7,trend="1st") Pluvilf$kappa2.5 <- likfit(Pluvi.geo, cov.model = "mat", kappa= 2.5, ini=c(2.80e-6,12.16), nug=3.5e-7,trend="1st") ## Escolha pelo AIC o menor é o melhor!! sort(sapply(Pluvilf4, AIC)) Em 3 de abril de 2016 18:12, Andre Oliveira <andreolsouza@yahoo.com.br> escreveu:
Pessoal aproveitando os tópico e sou novato no tema também. Estou fazendo tentativas para melhor simivariograma empírico e já que o pH é uma va que não é normal Fiz o seguinte.
require(geoR) boxcox(dados$data~1) # Achei lambda = 0.7 para o pH
vario.emp.1 <- variog(dados,max.dist=30 direction="omnidirectional",lam=0.7) vario.emp.2 <- variog(dados,max.dist=70, direction="omnidirectional",lam=0.7) vario.emp.3 <- variog(dados,max.dist=100, direction="omnidirectional",lam=0.7) vario.emp.4 <- variog(dados,max.dist=150 , direction="omnidirectional",lam=0.7)
Não consegui em nenhum dos casos um variograma que se estabilizasse, fiz outras variações para o parâmetro max.dist! O que eu deveria fazer para resolver meu problema além de suar lambda =0.7? Uma outra dúvida quando uso lambda = 0.7 a função krige.conv faz a interpolação em escala original?
André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
Em Domingo, 3 de Abril de 2016 10:26, Wagner Wolff <wwolff@usp.br> escreveu:
Olá César A questão aqui é de interpolação espacial, envolvendo questões de modelagem geoestatistica, krigagem e tudo mais. Realmente não especifique isto na pergunta é ficou confuso, mas mesmo assim muito obrigado. Abraço Em 2 de abr de 2016 8:11 PM, "Cesar Rabak" <cesar.rabak@gmail.com> escreveu:
Wagner,
Está um pouco confusa a pergunta colocada por você.
Para interpolar uma variável você precisa de uma relação entre ela e uma outra (independente).
A normalidade ou não dessas duas variáveis não tem a menor importância para interpolação, o que importa, isso sim, é que a regressão feita (para encontrar uma lei que as "correlacionem") tenha resíduos normais.
Mas não me lembro de nenhum texto (e nem vejo sentido físico) em interpolar os resíduos, que por definição indicariam ruído na sua regressão (seria algo como tentar interpolar folhas de chá após apreciar a bebida!).
HTH
2016-04-02 12:07 GMT-03:00 Wagner Wolff <wwolff@usp.br>:
Olá pessoal a dúvida é a seguinte. Preciso interpolar uma variável na qual não consegui normalizá-la pelo BoxCox(); entretanto, a análise exploratória de tendência espacial indicou um modelo para remoção da mesma; assim, passo a interpolar os resíduos deste modelo, correto? Sendo assim, posso desconsiderar a não normalidade da variável inicial e apenas considerar a normalidade dos resíduos do modelo Trend? Outra questão é se realmente preciso normalizar a Variável, é plausível aceitar a normalidade dela por este gráfico abaixo? Acabei aceitando esta condição e não tive problemas na obtenção dos meus parâmetros.
Att. Wagner Wolff
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Pessoal, bom dia! Até onde sei, a normalidade não é uma prerrogativa para os modelos geoestatísticos. Mas haveria sim uma preocupação com a simetria da distribuição dos dados, uma vez que a presença de "caudas" poderia interferir no ajustamento. Acredito que a ideia do Box-Cox seja melhorar a distribuição dos dados, sem necessariamente normalizá-los. Por outro lado é necessário ter estacionariedade. Quando você adiciona o efeito de tendência no modelo (trend) a ideia é tentar considerar (ou "retirar") um componente não-estacionário da série, obtendo um resíduo estacionário (retratando adequadamente a dependência espacial), que seria apto para o ajustamento dos modelos geoestatísticos. Assim como o dado original, acredito que não deve haver pressuposto da normalidade, devendo-se atentar para a simetria da distribuição. No caso do pH, lembrando que é uma medida de natureza logarítmica, talvez seja prudente testar lambda=0 que equivaleria à transformação logarítmica. O comando likfit() também recebe o argumento lambda, então dá pra testar a sugestão do Wagner com diferentes lambdas. Os comandos demonstram preocupação com anisotropia. É provável que o efeito seja minimizado ao considerar efeitos de tendência. Pelo que lembro, o krige.conv retorna os valores na escala de entrada. Se você indicou o trend e lambda no modelo, eles serão considerados no ajuste, mas o resultado final já sai "transformado de volta". ================================================ Éder Comunello Agronomist (UEM), MSc in Environ. Sciences (UEM) DSc in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq) Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) Dourados, MS, Brazil |<O>| ================================================ GEO, -22.2752, -54.8182, 408m UTC-04:00 / DST: UTC-03:00 Em 2 de abril de 2016 11:07, Wagner Wolff <wwolff@usp.br> escreveu:
Olá pessoal a dúvida é a seguinte. Preciso interpolar uma variável na qual não consegui normalizá-la pelo BoxCox(); entretanto, a análise exploratória de tendência espacial indicou um modelo para remoção da mesma; assim, passo a interpolar os resíduos deste modelo, correto? Sendo assim, posso desconsiderar a não normalidade da variável inicial e apenas considerar a normalidade dos resíduos do modelo Trend? Outra questão é se realmente preciso normalizar a Variável, é plausível aceitar a normalidade dela por este gráfico abaixo? Acabei aceitando esta condição e não tive problemas na obtenção dos meus parâmetros.
Att. Wagner Wolff
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