é por ai memso daniel
o que vc está fazendo é o que já está imple,mentado nas rotinas da geoR
que
como vc sugere, usa mesmo a optim() emora outras rotinas (nlminb() etc)
possam tb ser utilizadas
estou entendendo que quer fazer a imple,mentacao vc mesmo o que pode ser
interessante.
qto ao espaco parametrico basta ver a definicao dos parametros
para parametros de variancia e o da fc de correlacao, eles devem ser
maiores que 0.
Coisas acdicionais a notar: possiveis reparametrizacoes podem tornar o
procedimento
mais estavel,
verossimilahncas concentradas reduzem o tamanho do prblema de otimizacao,
oncentrando a expressao nos parametros ue nao podem ser obtidos
analiticamente como funcao dos demais
On Fri, 17 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:
Bom dia, obrigado pela ajuda professor. Minha mente está clareando um pouco.
O modelo que é: L(beta, tau², sigma², phi) = -0.5 {n log(2pi) + log{|sigma²
R(phi) + tau² I|} + (transposto(y -
Dbeta)) (inverso(sigma² R(phi) + tau² I)) (y-Dbeta)} (página 112 do livro
Diggle e Ribeiro JR).
Pelo que eu entendi, o que eu tenho que fazer é: Gerar uma amostra a partir de
uma NMV (muvetor , matriz de
covariancia V), onde essa matriz de covariância V em seus Aij com i=j são as
variâncias de cada paramêtro e o
restante (i diferente de j) as covariâncias.
Como faço pra descobrir o espaço paramétrico do meu modelo?
Eu tendo a amostra, já consigo fazer um function no R para continuar a
estimação do parâmetro. Para estimar usarei a
função optim(), tudo bem até ai? Ou existe outra maneira mais eficaz de estimar
os parâmetros desse modelo usando o
R?
Obrigado por toda a ajuda até agora,
Daniel
Date: Fri, 17 Jun 2011 08:59:23 -0300
From: [email protected]
To: [email protected]
Subject: Re: [R-br] Gaussian Model (GEO)
Daniel
voce precisa dizer/especificar exatamente que modelo é este de 4
parametros que tem
em mente.
Em geral, definindo o modelo (paramétrico) decorre naturalmente como
simular dele.
Se for um modelo geoestatístico usual
entao voce tem que Y tem distr. MVnormal com matriz de covariancia V
e vetor de media mu
entao para simular, basta simular como simula[se de uma distribiucao
normal MV:
1. montar a matriz de covariancias
2. simular usando uma fc para normal MV ou via choleski
na pagina de tutoriais da geoR tem exemplos de como fazer isto passo a
passo via operacoes de matrizes
com matriz de covariancias obtida a partir das distancias de separacao dos
dados
On Thu, 16 Jun 2011, Daniel Dantas wrote:
> Olá a cada integrante do R-br,
>
> Há vários dias acompanho as produtivas dúvidas do pessoal aqui do R-br porém não consigo contribuir pois meu
> conhecimento sobre R é muito pequeno. Gosto de ficar lendo e tentando
aprender. Hoje chegou a minha vez de pedir a
> ajuda de vocês, professores e alunos, que disponibilizam tempo respondendo as
perguntas de ingressantes no R como
> eu.
>
> Quero fazer um processo de estimação baseado na Verossimilhança para o Gaussian Model with a linear specification
> for the spatial trend. Emprestei hoje da biblioteca um excelente livro de
Peter J. Diggle e do nosso professor Pau
lo
> Justiano Ribeiro Jr, Model-based Geostatistics, que explica como estimar
usando o R, porém este livro só encontrei
> em inglês e como é um assunto totalmente novo para mim e minha habilidades
com o R e com o inglês não são as
> melhores, estou com muitas dificuldades em entender.
>
> Já fiz estimação baseado na Verossimilhança para a função Gama e Normal (com 2 parâmetros desconhecidos) seguindo
um
> modelo do professor Wagner H. Bonat e agora fazer uma estimação para um
modelo com 4 parâmetros desconhecidos é um
> grande desafio que estou enfrentando.
>
> Se ao menos alguém pudesse me explicar como eu posso simular uma amostra para esse modelo (usando o R), o espaço
> paramétrico de cada parâmetro desse modelo, e até mesmo algum artigo onde foi
usado esse modelo (para eu ter uma
> noção melhor de como ele é aplicado) me ajudaria bastante.
>
> Quando eu digito no google Gaussian Model, minha tela é bombardeada de distribuições normais que estamos acostumad
os
> a ver e nada encontro para o modelo geoestatístico.
>
> Obrigado pela atenção de cada um de vocês,
>
> Daniel
>
>
>
>
>
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