[R-es] ayuda con dos topicos
Mire abajo. 2009/7/17 Marcia Muñoz <marcarmu en gmail.com>:
Gracias por la respuestas! Yo estoy usando library(geoR) y tengo el semivariograma ya, el problema es que no me lo da ajustado Los comandos para hacer el ajuste los reconozco (e.g. corSpher o corRatio), no se como escribir la formula...ahi es donde me siento perdida.
¿Puedes dar más detalles de lo que has hecho? especÃficamente, yo no encuentro corSpher o corRatio en la ayuda de geoR. En geoR hay varios métodos para hacer variografÃa, mire library(geoR) ?variog ?variog4 ?variofIt ?eyefit los últimos ajusta variograms teóricos a un variograma empÃrico, en comparación, ?likfit ajusta parametros en el variograma como parte de una estimación de un modelo (gaussiano) para el superficie, junto con trend parametros o otros. Esto puede usar mucho más tiempo, pero es teóricamente preferible. Haz ambos, y comparar resultados! Unos ejemplos: library(geoR) library(help=geoR) data(parana) ?parana plot(parana, bor=borders)
?variog vario.b <- variog(parana)
variog: computing omnidirectional variogram
plot(vario.b) vario.c <- variog(parana, op="cloud")
variog: computing omnidirectional variogram
plot(vario.c) vario.s <- variog(parana, op="sm")
variog: computing omnidirectional variogram
plot(vario.s, ylim=c(0, 2.5)) ?variofit fit.1 <- variofit(vario.b, cov.model="matern", k=0.5)
variofit: weights used: npairs
variofit: minimisation function used: optim
variofit: searching for best initial value ... selected values:
sigmasq phi tausq kappa
initial.value "6258.48" "285.92" "0" "0.5"
status "est" "est" "est" "fix"
loss value: 7287615843.70907
Warning message:
In variofit(vario.b, cov.model = "matern", k = 0.5) :
initial values not provided - running the default search
fit.2 <- variofit(vario.b, cov.model="matern", k=1.5)
variofit: weights used: npairs
variofit: minimisation function used: optim
variofit: searching for best initial value ... selected values:
sigmasq phi tausq kappa
initial.value "4693.86" "95.31" "625.85" "1.5"
status "est" "est" "est" "fix"
loss value: 7660811461.0475
Warning message:
In variofit(vario.b, cov.model = "matern", k = 1.5) :
initial values not provided - running the default search
?cov.spatial fit.3 <- variofit(vario.b, cov.model="gaussian")
variofit: weights used: npairs
variofit: minimisation function used: optim
variofit: searching for best initial value ... selected values:
sigmasq phi tausq kappa
initial.value "6258.48" "285.92" "0" "0.5"
status "est" "est" "est" "fix"
loss value: 4933397738.6335
Warning message:
In variofit(vario.b, cov.model = "gaussian") :
initial values not provided - running the default search
?likfit likfit(parana, ini.cov.pars=fit.1, cov.model="matern")
---------------------------------------------------------------
likfit: likelihood maximisation using the function optim.
likfit: Use control() to pass additional
arguments for the maximisation function.
For further details see documentation for optim.
likfit: It is highly advisable to run this function several
times with different initial values for the parameters.
likfit: WARNING: This step can be time demanding!
---------------------------------------------------------------
likfit: end of numerical maximisation.
likfit: estimated model parameters:
beta tausq sigmasq phi
" 247.3" " 348.2" "3643.2" " 560.0"
Practical Range with cor=0.05 for asymptotic range: 1677.720
likfit: maximised log-likelihood = -672.2
Kjetil
Gracias por su ayuda saludos MCM El 17 de julio de 2009 18:11, Kjetil Halvorsen <kjetil1001 en gmail.com> escribió:
Hola!
Para dar buen ayuda necesitas en realidad explicar algo más lo que
quieres hacer.
la cosa es que , en R, o mejor, en CRAN, hay muchas maneras alternativas
para
estimar (semi)variogramas.
Un paqute útil es gstat
install.packages("gstat", dep=TRUE)
library(gstat)
library(help=gstat)
vignette("gstat")
?fit.variogram
Una alternativa interesante, especialmente si vas a trabajar con GLM's
en el contexto
espacial, es geoR:
install.packages(c("geoR","geoRglm"), dep=TRUE)
Si vas a trabajar con conjuntos de datso muy grandes (más que un poco
de centenares
de puntos), puede ser de auyda fields:
install.packages("fields", dep=TRUE)
En adición hay otras alternativas!!
Kjetil
2009/7/17 Â <PabloEmilio.Verde en uni-duesseldorf.de>:
Hola, El paquete "nlme" tiene implementado algunas estructuras de covariancia espaciales. Por ejemplo si utilizas modelos lineales con effectos aleatorios y estructura de correlacion espacial podes usar "lme". Si usas modelos lineales sin effectos aleatorios podes usar "glm". Esto es un ejemplo editado desde el help: # comienzo del ejemplo ... fm1 <- lme(weight ~ Time * Diet, BodyWeight, Â Â Â Â Â Â Â Â Â random = ~ Time) plot(Variogram(fm1, form = ~ Time)) fm2 <- update(fm1, weights = varPower()) fm3 <- update(fm2, Â Â Â Â Â correlation = corExp(form = ~ Time)) fm4 <- update(fm3, Â Â Â Â Â correlation = corSpher(form = ~ Time)) anova(fm1, fm2, fm3, fm4) # fin ... Si miras los "Task views" de R vas a encontrar mucho mas informacion sobre estadistica espacial. Los "bins" son el numero de clases en un histograma. No tengo "The R Book" asi que no se en que contexto usan la palabra "bins". Saludos, Pablo
Saludos a todos! Estoy haciendo un semivariograma y me gustaria hacer un ajuste al semivariograma, yo quisiera probar varios, uno gausiano, el lineal y uno exponencial para ver cual es mejor para mis datos. No se cuales son los comandos en R para hacer eso, alguien tiene un scrip que me pueda servir de referencia? La otra pregunta es sobre lo que significa bins?. Estoy siguiendo el libro de R (The R Book) para hacer los semivariogramas, pero en la pagina 776, aparece esto: the trend surface ..., followed by the numbers of bins....y en el libro aparece un 300 que no se de donde sale. Quizas alguno de ustedes tenga el libro y pueda darme una ayuda con esto, para entender mejor lo que se hizo en el ejemplo y ver como lo hago con mis datos muchas gracias!! saludos MCM -- Marcia C. Muñoz Universidad de Puerto Rico Departamento de Biologia - FB246 POBOX 23360 San Juan, PR 00931-3360 tel: 787-7640000, 2900    [[alternative HTML version deleted]]
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