[OFF-TOPIC] Qual a diferença entre duas abordagens espaciais?
Boa tarde Pessoal, Estou estudando algumas abordagens utilizando GLM para a predição espacial e me deparei com uma dúvida, qual a diferença entre o ajuste de modelos GLM com o pacote geoRglm preconizado pelo Prof Paulo e o ajuste de modelos GLM com a função glm() e posterior uso dos resíduos no ajuste de semivariogramas como o pacote gstat preconizado pelo Prof. Tomislav Hengl, qundo o objetivo é a predição espacial da densidade de uma variável tendo variáveis explicativas a altitude, temperatura, etc, Obrigado -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================
O método de inferencia. geoRglm implementa inferencia por (i) maxima verossimilhança (ii) bayesiana glm + ajuste de residuos seria um método "ad hoc" de estimação, sem bases em pricípios gerais com caracteristicas e propriedades conhecidas. Alem disto, na 2a estratégia, a predição tb não segue naturalmente do paradigma de inferncia requerendo novamente ajsutes ad-hoc que tendem a produzir erros de predição menos acurados Eu considero a 2a abordagem uma excelente análise exploratória inicial para os dados On Wed, 8 Jan 2014, ASANTOS wrote:
Boa tarde Pessoal,
Estou estudando algumas abordagens utilizando GLM para a predição espacial e me deparei com uma dúvida, qual a diferença entre o ajuste de modelos GLM com o pacote geoRglm preconizado pelo Prof Paulo e o ajuste de modelos GLM com a função glm() e posterior uso dos resíduos no ajuste de semivariogramas como o pacote gstat preconizado pelo Prof. Tomislav Hengl, qundo o objetivo é a predição espacial da densidade de uma variável tendo variáveis explicativas a altitude, temperatura, etc,
Obrigado
-- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================
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Obrigado Prof. Paulo, Foi direto e esclarecedor, vou pegar alguns dados e comparar de maneira exploratória pela 2ª abordagem e empregar o geoRglm por ML, Redobrados agradecimentos, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ====================================================================== Em 08/01/2014 14:53, Paulo Justiniano escreveu:
O método de inferencia.
geoRglm implementa inferencia por (i) maxima verossimilhança (ii) bayesiana
glm + ajuste de residuos seria um método "ad hoc" de estimação, sem bases em pricípios gerais com caracteristicas e propriedades conhecidas.
Alem disto, na 2a estratégia, a predição tb não segue naturalmente do paradigma de inferncia requerendo novamente ajsutes ad-hoc que tendem a produzir erros de predição menos acurados
Eu considero a 2a abordagem uma excelente análise exploratória inicial para os dados
On Wed, 8 Jan 2014, ASANTOS wrote:
Boa tarde Pessoal,
Estou estudando algumas abordagens utilizando GLM para a predição espacial e me deparei com uma dúvida, qual a diferença entre o ajuste de modelos GLM com o pacote geoRglm preconizado pelo Prof Paulo e o ajuste de modelos GLM com a função glm() e posterior uso dos resíduos no ajuste de semivariogramas como o pacote gstat preconizado pelo Prof. Tomislav Hengl, qundo o objetivo é a predição espacial da densidade de uma variável tendo variáveis explicativas a altitude, temperatura, etc,
Obrigado
-- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================
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Paulo Justiniano