Como uma soma de variáveis aleatórias gammas também é uma gamma, você pode
incluir no parâmetro de dispersão. Veja inla.doc("gamma")
On Tue, May 22, 2018 at 8:18, Wagner Wolff<[email protected]> wrote: Obrigado
Elias, por mais essa ajuda!
Aproveitando, os dados tem outra característica a ser observada. Minhas
amostras são obtidas de médias, assim por exemplo, tem locais que os valores
são obtidos pela média de 10 observações, outros pela média de 5 e também
outros que é o próprio valor, uma vez que só tem uma observação. Isso tem algum
problema? Seria o caso de considerar o número de repetições no efeito fixo,
remoção de possível tendência?
Att.
Em 21 de maio de 2018 15:52, Elias T Krainski via R-br
<[email protected]> escreveu:
Esse problema é bastante comum. Uma possível abordagem é via Hurdle-Gamma.
Tenho um exemplo no último capítulo do livro do INLA e tem alguns papers que
usaram isso. A Zaida trabalhou com isso para estimação de anchovas durante o
mestrado e o doutorado dela. Segue o link para a dissertação dela e o paper
publicado
http://www.est.ufmg.br/~ posgrad/mestrado/dissertacao_
mestrado_zaida%20_quiroz.pdf
https://onlinelibrary.wiley. com/doi/abs/10.1111/biom.12227
Elias
On 21/05/2018 06:52, Wagner Wolff via R-br wrote:
Olá pessoal!
Estou trabalhando com dados de chuva numa escala de 15min. Meu banco de dados
tem muitos zeros o que deixa a distribuição dos dados assimétrica. Gostaria de
interpolar espacialmente esses dados utilizando o geoR, ou seja, modelo
geostatistico gaussiano. Assim, a normalização dos dados é necessaria, já
tentei a boxcox e não funcionou. Pesquisando sobre o assunto encontrei uma
solução na transformação normal score. O problema é como faço a retransformação
pra escala original após a krigagem? Alguém tem alguma dica ou outra sugestão
para esse problema? Outra característica é que os dados são zero inflacionados.
Att.
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Wagner Wolff, PhD
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