Natália Não sou expert no assunto, mas pelo que já li, se seus dados possuem dependência espacial, o melhor método de interpolação é a Krigagem, principalmente pelo motivo de que a na Krigagem vc. sabe o erro da interpolação, enquanto que no Inverso da distância não.
Hélio Em 18 de janeiro de 2013 16:01, Natalia Martins <[email protected]>escreveu: > Prezados, > estou tentando comparar a interpolação por krigagem e pelo inverso da > distancia, sempre usei somente a krigagem e agora fui questionada e > resolvi procurar e e estudar mais métodos..no entanto no exemplo da > cran (a seguir), nao consegui entender de onde vem os dados > "meuse.grid", uma vez que estes contem as distancias. > Alguem poderia me ajudar? > > # Inverse distance interpolation with inverse distance power set to .5: > # (kriging variants need a variogram model to be specified) > data(meuse) > data(meuse.grid) > meuse.gstat <- gstat(id = "zinc", formula = zinc ~ 1, locations = ~ x + y, > data = meuse, nmax = 7, set = list(idp = .5)) > meuse.gstat > z <- predict(meuse.gstat, meuse.grid) > library(lattice) # for levelplot > levelplot(zinc.pred~x+y, z, aspect = mapasp(z)) > > -- > Att, > 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. > -- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho
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