Se
I<1 : regular
I=1 : aleatorio
I>1 : agregado
Assim, podemos aplicar dois testes de hipoteses unilaterais para decidir
qual padrao aceitamos. (filosofia um pouco complicada aqui...)
Veja o primeiro exemplo da funcao disp.quadrats()
> ?disp.quadrats
> data(Itajobi)
> disp.quadrats(Itajobi, dx=5, random=FALSE)
$`5x5`
n N nN p obs.var theor.var index p.value pattern
Av1 25 106 2650 0.00717 0.00073 0.00028 2.54708 0 Agregate
O indice de dispersao binomial neste caso e' > 1. Baseado no teste de
hipoteses, concluimos que o padrao e' agregado porque rejeitamos a
hipotese de que I=1.
Abs,
Elias.
On 10/23/2013 10:57 PM, ASANTOS wrote:
Boa tarde pessoal,
Gostaria de saber do Elias ou do Paulo ou de algum membro que
trabalha com o pacote Rcitrus, qual o valor utilizado como parâmetro que
é comparado com o índice calculado (razão da variância observada pela
variância teórica do modelo binomial) para decidir se a distribuição é
aleatória, agregada ou uniforme no índice de dispersão binomial da
função disp.quadrats(), apesar de a saída da função já apresentar a
distribuição espacial apresentadas pelos dados avaliados.
Obrigado,
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