Comentário abaixo
Prezado Helio, boa tarde!
Pensando melhor sobre a questão do resíduo, o que coloquei no email anterior
não faz muito sentido, já que a krigagem é um estimador exato e a
operação retornaria praticamente o próprio valor inicial (e o resíduo tenderia
ser zero/nulo). O que faria sentido seria separar o efeito da
tendência ('drift') e descontar esse valor dos dados originais, tendo aí sim o
resíduo a ser modelado (sem o efeito da tendência). Para o produto
final teria que somar o drift novamente para retornar os valores.
... não necessáriamente.
O interpolador é exato se:
1. nugget = 0 (tausq = 0 na geoR)
2. o nugget for interpretado com variaçaõ de micro escala
Na geoR o nuget pode ser considerado erro de medida, variacao de micro
escala ou uma istura de ambos em qualquer proporcao
Os argumentos "signal" e "micro.scale" definem, o comportamento desejado
krige.control(type.krige = "ok", trend.d = "cte", trend.l = "cte",
obj.model = NULL, beta, cov.model, cov.pars, kappa,
nugget, micro.scale = 0, dist.epsilon = 1e-10,
aniso.pars, lambda)
Acredito que não seja muito difícil de fazer no R, mas só tentando fazer pra
ver.
Fui dar uma conferida no seu post antigo sobre o erro na validação cruzada:
<http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-erro-na-validacao-cruzada-td4659526.html#a4659536>
Mas o link dos dados não está mais disponível...
<https://www.dropbox.com/s/tfml7zjpc7hmbc3/dados250.txt>
Se importaria em dispor esses dados novamente?
Atte.
Éder Comunello <[email protected]>
Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]
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