Caros listeiros, bom dia. Estou com uma Li um comunicado técnico da EMBRAPA utilizando o Teste de Filliben, onde analisa os resíduos ortonormais para validação modelos geoestatísticos. neste link: https://www.dropbox.com/s/e9ww5h5w9dz8wed/CT60_FILLIBEN.pdf Fiz uma busca na lista e não achei nenhuma referencia. Achei neste link: http://genepi.qimr.edu.au/staff/davidD/R/filliben.R esta função: filliben <- function(x) { y<-sort(x) n<-length(y) p<-(1:n-0.3175)/(n+0.365) p[1]<-1-0.5^(1/n) p[n]<-0.5^(1/n) p<-qnorm(p) cor(y,p) } Para obter o resultado do teste: filliben(rstandard(reglin_esc)) onde, segundo o link reglin_esc seria produto de uma regressão, pensei entre os dados originais e os estimados pela krigagem, até ai tudo bem. No Comunicado técnico ele calcula o resíduo ortonomal. Alguém poderia dar uma ajuda? Agradeço antecipadamente, -- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho
Complementando informações, Disponibilizei mais dois artigos e o artigo do próprio Filliben, onde tem a tabela de percentuais do coeficiente de correlação. https://www.dropbox.com/sh/jbd2pmvzm41hs6b/Hk2tm7fr5v Hélio Em 6 de dezembro de 2013 08:36, Hélio Gallo Rocha <heliogallorocha@gmail.com
escreveu:
Caros listeiros, bom dia.
Estou com uma
Li um comunicado técnico da EMBRAPA utilizando o Teste de Filliben, onde analisa os resíduos ortonormais para validação modelos geoestatísticos. neste link: https://www.dropbox.com/s/e9ww5h5w9dz8wed/CT60_FILLIBEN.pdf
Fiz uma busca na lista e não achei nenhuma referencia.
Achei neste link: http://genepi.qimr.edu.au/staff/davidD/R/filliben.R
esta função:
filliben <- function(x) { y<-sort(x) n<-length(y) p<-(1:n-0.3175)/(n+0.365) p[1]<-1-0.5^(1/n) p[n]<-0.5^(1/n) p<-qnorm(p) cor(y,p) }
Para obter o resultado do teste:
filliben(rstandard(reglin_esc))
onde, segundo o link reglin_esc seria produto de uma regressão, pensei entre os dados originais e os estimados pela krigagem, até ai tudo bem.
No Comunicado técnico ele calcula o resíduo ortonomal.
Alguém poderia dar uma ajuda?
Agradeço antecipadamente,
-- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho
-- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho
apenas para ilustrar o poder desse tipo de teste: filliben = function(x) { y = sort(x) n = length(y) p = (1:n-0.3175)/(n+0.365) p[1] = 1-0.5^(1/n) p[n] = 0.5^(1/n) p = qnorm(p) cor(y,p) } e = replicate(1000, filliben(rexp(100, 1))) u = replicate(1000, filliben(runif(100))) n = replicate(1000, filliben(rnorm(100))) hist(n, xlim=range(e,u,n)) hist(u, add=TRUE, border='blue') hist(e, add=TRUE, border='red')
Caro Elias, obrigado pela demonstração. Estou com uma dificuldade, se puder dar uma ajuda, agradeço muito, desde já. No CT do Carvalho e Vieira eles usamos resíduos ortonomais, da seguinte forma *Ek= dados$data-kc$pred/sqrt(kc$kr) *pelo menos foi o que entendi, me corrija se entendi errado. No link que citei faz-se a regressão, que ao meu modo de entender seria isso: *reg=lm(dados$data~Ek)* , por favor, me corrija se entendi errado. para depois calcular a correlação de filliben e comparar com o tabelado e assim verificar se o modelo atende a hipótese dos resíduos ortonomiais normalmente distribuídos, com: *filliben(rstandard(reg))* E por ultimo, uma dúvida de comando no R, se puder me dar uma luz, agradeço mais uma vez! Vamos supor que meus dados possuam 50 pontos com coordenadas. Minha Krigagem gerou 1000 pontos. Evitando usar o *predict* e *krige.var *da validação, pergunto: Teria uma função que separasse 50 pontos da krigagem com as mesmas coordenadas dos dados originais? Não necessariamente entre os 1000 pontos da krigarem terão as mesmas coordenadas das coordenadas dos meus dadosoriginais, Seria válido utilizar a coord da krig mais próxima possível da coord do dado original, se sim, qual o limite de distância? Abraço Hélio 2013/12/6 Elias T Krainski [via R-br] < ml-node+s2285057n4661205h23@n4.nabble.com>
apenas para ilustrar o poder desse tipo de teste:
filliben = function(x) { y = sort(x) n = length(y) p = (1:n-0.3175)/(n+0.365) p[1] = 1-0.5^(1/n) p[n] = 0.5^(1/n) p = qnorm(p) cor(y,p) }
e = replicate(1000, filliben(rexp(100, 1))) u = replicate(1000, filliben(runif(100))) n = replicate(1000, filliben(rnorm(100)))
hist(n, xlim=range(e,u,n)) hist(u, add=TRUE, border='blue') hist(e, add=TRUE, border='red')
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