On 12/20/2013 09:53 AM, Cássio Dessotti wrote:
Você acha que o critério de AIC (ou BIC - apesar de nem sempre
apontarem o mesmo modelo) é suficiente para a escolha de um modelo?
Seria necessário o uso do critério de validação cruzada neste caso?
R2, AIC, BIC, DIC, WBIC basicamente medem quao bom seu modelo esta
ajustado aos dados. Medidas baseadas em validacao cruzada (aqui entra
diversas, inclusive WAIC) servem para medir quao bom de predicao seu
modelo e' ou se ha observacoes discrepantes.
A partir do modelo selecionado (análise conjunta), posso extrair os
resíduos condicionais estudentizados, separá-los segundo locais, para
em cada local construir semivariogramas destes resíduos, verificando a
"força" da dependência, e realizar krigagem em cada área (trabalhando
com os resíduos para "limpar" os dados de seus efeitos de tratamentos
e demais efeitos).
porque estimar um modelo incluindo efeito espacial e depois verificar
dependencia espacial nos residuoes desse modelo? Vc pode pensar sob a
abordagem de model based geostatistics. nesta abordagem efeitos fixos
(delineamento) e aleatorios (espacial neste caso) sao considerados
conjuntamente. Se o modelo ja levou em conta a estrutura espacial os
residuos devem ser iid. A menos que se tenha mais de uma estrutura
espacial ou e a estrutura incluida no modelo nao seja suficiente.
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