Hola de nuevo,
Un par de detalles técnicos...
Antes de nada comentar que el paquete gstat no es
computacionalmente muy eficiente calculando las predicciones kriging
(calcula el estimador mcg de la tendencia utilizando la expresión
explícita, etc...), entre otras cosas requiere la factorización de la
matriz de varianzas covarianzas y pueden aparecer problemas numéricos.
Es bien conocido que con el modelo gaussiano de variograma pueden
aparecer estas inestabilidades (puede ser muy plano en saltos pequeños y
como consecuencia la matriz de covarianzas es semidefinida positiva
pero no 'estrictamente' definida positiva - en esto influye el redondeo...).
Mi recomendación sería que probases con otro modelo de variograma y
que compartas el gráfico del ajuste...
Un saludo, Rubén.
P.D. Cuidado también con el sesgo en la estimación del variograma a
partir de los residuos (e.g. Fernandez-Casal R. and Francisco-Fernandez
M. (2014) Nonparametric bias-corrected variogram estimation under
non-constant trend, Stoch. Environ. Res. Ris. Assess, 28, 1247-1259),
aunque si tu objetivo final es la predicción no te preocupes demasiado
(no deberías fiarte de las varianzas kriging)...
El 06/08/2015 a las 17:40, Freddy Omar López Quintero escribió:
Hola Marcos,
¿El problema persiste si pruebas con un subconjunto de los datos?
Saludos.
2015-08-06 12:34 GMT-03:00 Marcos Bermejo <markbermej...@hotmail.com>:
Sale plano sí.
Ya se que sin tener los datos y el código es un poco difícil, pero es que
mis datos ocupan mucho, es imposible.
Seguiré mirando por internet.
Muchas gracias Rubén.
Un saludo,
To: r-help-es@r-project.org
From: rubenfca...@gmail.com
Date: Thu, 6 Aug 2015 14:21:47 +0200
Subject: Re: [R-es] Duda interpolación (package ' gstat ')
Hola Marcos,
Parece que el problema es con el ajuste del variograma (sale
plano?), sin más información no se exactamente que puede estar pasando...
Si me envías el código completo y los datos lo miro con más detalle
(e incluso te doy una alternativa no paramétrica con el paquete npsp).
Un saludo, Rubén.
El 04/08/2015 a las 11:24, Marcos Bermejo escribió:
Hola,
# Hacemos el KED. Ver funci�n "krige()":
KED.rad <- krige(
formula=pluvPcp~layer, # covariable ->
radar
locations=lluvia.rad.pluv.spdf,
newdata=radarGrid, # podr�a ser
cualquier objeto Spatial
model=v.fit, # modelo de
semivariograma.
maxdist=Inf
)
Esta es la funci�n que me interpola los datos de lluvia. El error que
me da es:
"solve.c", line 88: singular matrix in function Usolve()
"lufactor.c", line 208: singular matrix in function m_inverse()
Error in predict.gstat(g, newdata = newdata, block = block, nsim =
nsim, :
m_inverse
In addition: Warning message:
In fit.variogram(vg.aux, model = vgm(psill = 0.1, model = "Gau", :
Warning: singular model in variogram fit
Mi funci�n del variograma es :
v.fit <- fit.variogram(vg.aux, model=vgm(psill=0.15, model='Gau',
range=5000,
nugget=0.05))
�Alguien me podr�a ayudar?
Gracias de antemano.
Un saludo,
[[alternative HTML version deleted]]
_______________________________________________
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[[alternative HTML version deleted]]
_______________________________________________
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[[alternative HTML version deleted]]
_______________________________________________
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
_______________________________________________
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
