Oi Elias,
Obrigada pelo exemplo!! Muito útil.
Na interpp() eu tenho NAs em z (interpp(x, y, z)), que são os valores de
vento que deveriam ser gerados pela interpolação, e não deu certo. Dai fui
conferir na descrição da função e diz que missing values não são aceitos.
Abraço,
Heloise.
On 18/09/2017 20:01, Heloíse Pavanato wrote:
Tentei antes usar ainterpp() mas a função não aceita NAs no data.frame
NAs nas coordenadas não faz sentido em interpolação. Na resposta não
bastaria colocar como target na interpolação?
Elias
___
R-br
On 18/09/2017 20:01, Heloíse Pavanato wrote:
não achei a função nearest.pixel() no spatstat. Seria
nearest.raster.point()?
Veja esse exemplo:
library(spatstat)
### simula uma imagem qualquer
x0 <- seq(0, 7, 0.1)
y0 <- seq(0, 10, 0.1)
grid.z <- im(t(outer(x0, y0, function(x,y)
cos(x) -
Olá,
Meu muito obrigada a todos que contribuíram para solucionar esta questão do
grid.
Elias, obrigada! Eu não achei a função nearest.pixel() no spatstat. Seria
nearest.raster.point()? Tentei antes usar a interpp() mas a função não
aceita NAs no data.frame.
Jonatan, obrigada pela importante
Fabiana,
Se você não se importar de fazer um passo da matemática dessa solução "na
mão", a regressão exponencial é normalmente feita sem se necessitar de
pacotes mais sofisticados (nada contra o uso deles) empregando a
transformação da variável pra tornar regressão num caso de regressão linear:
Olá!
O ajuste fica bom, mas o parâmetro "a" tem problemas (alguém da lista mais
especializado poderia falar algo sobre).
Att.
y = c(1,1,2,2,1,3,10,15,9,17,13,18,21,27)
tempo=c(2001,2003,2004,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016)
library(minpack.lm)
