Tentei seguir sua sugestão, a qual por sinal foi muito interessante, no entanto eu gostaria de selecionar apenas as linhas, pois na pratica o problemaa seria: um trator passa nas ruas(linhas) do talhao (tenho a coordenada de cada linha) e quero verificar se o trator pode pular ruas(linhas) - ou seja- se a linha 1 é = a linha 2, e assim sucessivamente a ssim ver o maximo de linhas q o trator poderia pular.
Em 1 de dezembro de 2012 15:02, Elias T. Krainski < [email protected]> escreveu: > Veja > > sample.geodata() do pacote 'geoR' para facilitar amostragem de objetos > 'geodata' > qcsamples() do pacote 'Rcitrus' (ver http://leg.ufpr.br/Rcitrus ) para > fazer amostragem em lattice regular de forma aleatoria ou sistematica > > Mais sobre o que qcsamples() pode auxiliar a fazer: > Suponha um talhao com R linhas e C colunas. > comece com n pequeno > 1 - Selecione aleatóriamente n quadrats (ou pontos) desse talhão e > calcule uma estatística. > 2 - Repita o procedimento anterior B vezes > 3 - guarde as B estatísticas, faça n = n+1 e volte ao passo 1. pare > quando n atingir um valor razoavel > Esse procedimento termina quando é atingido o N.max ou quando a > estatística "estabiliza". A "estabilização" da estatística é verificada por > critério utilizado em Controle Estatístico de Qualidade. > > O processo descrito acima é de seleção com reposição, que pode ser feito > utilizando a função qcsamples(). Esta função implementa duas formas de > seleção de quadrats (ou pontos num grid regular) com reposição. > > ### exemplo de uso da funcao qcsamples() com dados simulados > nr <- 30; > nc <- 20; > n <- nc*nr > dim(dados <- matrix(rnorm(n), nr, nc)) > > require(Rcitrus) > ### amostras com quadrats 1x1 > ### sem reposicao e quadrats sem interseccao > ### para selecao de pontos (nao de quadrats) usar dx=1 e dy=1 > amr <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, n=20, meth='random') > ams <- qcsamples(dados, dx=1, dy=1, nr=5, nc=4, meth='sistematic') > > pr <- sum(amr[,3])/sum(amr[,4]) > ps <- sum(ams[,3])/sum(ams[,4]) > > ### incidencias estimadas > pr > ps > ### verdadeira > mean(dados) > > ### visualizacao simples > image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados), asp=1) > points(amr[,1:2], col=4, pch=19) > points(ams[,1:2], col=5, pch=19) > legend("topleft", c("random", "sistematic"), pch=19, col=4:5, ncol=2, > bty='n') > > ### outra visualizacao (adequada p situacao de quadrats) > par(mfrow=c(1,2), mar=c(3,3,1,1), mgp=c(1.5,.5,0)) > ### vizualizando (aleatorio) > image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados)) > apply(amr, 1, function(x) { > mx <- cbind(c(x[1] + c(-.5,0.5,0.5,-.5,-.5)), > c(x[2] + c(-.5,-.5,0.5,0.5,-.5))) > polygon(mx) > }) > > ### vizualizando (sistematico) > image(list(x=1:nr, y=1:nc, z=dados)) > apply(ams, 1, function(x) { > mx <- cbind(c(x[1] + c(-.5,.5,.5,-.5,-.5)), > c(x[2] + c(-.5,-.5,.5,.5,-.5))) > polygon(mx) > }) > > Att. > Elias T. Krainski > > ------------------------------ > *De:* Natalia Martins <[email protected]> > *Para:* Lista R <[email protected]> > *Enviadas:* Sábado, 1 de Dezembro de 2012 9:57 > *Assunto:* [R-br] geoestatistica > > Prezados bom dia, > estou cursando uma disciplina de amostragem e tenho como tema de seminario > a aplicação de amostragem em geoestatistica. > Para este estudo tenho as "linhas" que um trator passa em um talhao e o > objetivo é verificar a cada quantas linhas o trator pode passar sem que > haja prejuízo nas analises de solo. > Acredito ser uma amostragem sistematica na qual devo ir variando os K's e > verificando até qual K os resultados sejam iguais quando considero todas as > linhas. > No entanto no momento de fazer a análise geoestatistica na linha não estou > conseguindo. > Gostaria de ajuda. > > Estrutura dos dados > > LONG LAT NDRE NDVI linha > -48.0149775 -21.3646713 0.171400000 0.435000000 1 > . > . > . > > -48.0149775 -21.3646713 0.171400000 0.435000000 63 > > Abraços > > Natália da Silva Martins > Bacharel em Estatística - Universidade Estadual de Maringá/ UEM > Mestranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP > Contato: (19) 8306-4743 > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > -- Natália da Silva Martins Bacharel em Estatística - Universidade Estadual de Maringá/ UEM Mestranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP Contato: (19) 8306-4743
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