Caros,Usando os comando que seguem (os quais estão disponíveis em:
http://www.leg.ufpr.br/geoR/tutorials/CCM.R)Gostaria de saber como proceder
para obter a predição espacial para a segunda variável (y2), uma vez que essa
rotina me fornece apenas os valores da predição da primeira variável (y1).
require(geoR)set.seed(30)all.coords <- round(cbind(runif(200), runif(200)),
dig=3)set.seed(111); ind1 <- sample(1:200, 120) coords1 <-
all.coords[ind1,]set.seed(222); ind2 <- sample(1:200, 80) coords2 <-
all.coords[ind2,]
## Model parameters:mu1 <- 10; mu2 <- 50sigma01 <- 2; sigma1 <- 1.5; sigma02 <-
8; sigma2 <- 6phi0 <- 0.2; phi1 <- 0.15; phi2 <- 0.25
## Model parameters (reparametrised)sigma <- sigma01nu1 <- sigma1/sigmaeta <-
sigma02/sigma; nu2 <- sigma2/sigma
## Simulating model componentsS0 <- grf(grid=all.coords, cov.pars=c(sigma,
phi0))$dataS1 <- grf(grid=coords1, cov.pars=c(sigma1, phi1))$dataS2 <-
grf(grid=coords2, cov.pars=c(sigma2, phi2))$data
## Y1 and Y2 datay1 <- as.geodata(cbind(coords1,10+S0[ind1]+S1))y2 <-
as.geodata(cbind(coords2,50+S0[ind2]+S2))
## maximum likelihood estimationfit12 <- likfitBGCCM(y1, y2,
ini.s=c(2,1.5,8,6), ini.phi=c(.2,.15,.25), control=list(trace=T))fit12
## Predictionlocs <- cbind(c(0.2, 0.5, 0.7, 0.2), c(0.3, 0.5, 0.2, 0.8))pred12
<- predict(fit12, loc=locs)
Att, Jacqueline.
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