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[R-es] ayuda con dos topicos
7 messages · Dr. Pablo E. Verde, Kjetil Halvorsen, Marcia Muñoz
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,
random = ~ Time)
plot(Variogram(fm1, form = ~ Time))
fm2 <- update(fm1, weights = varPower())
fm3 <- update(fm2,
correlation = corExp(form = ~ Time))
fm4 <- update(fm3,
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]]
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 <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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"... an entire human genome would fit on a music CD." --- www.thinkgene.com
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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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bién, si debes incluir los ceros o no probablemente depende de lo que quieres hacer. Un variable de contar (número de individuos) frecuentemente tiene una distribución Poisson, entonces puede ser útil la transformada raÃz cuadrada. ¿Puedes describir con más detalle la meta de la investigación, o talvez puedes mandar los datos como attachment? Kjetil
On 2009-07-18, Marcia Muñoz <marcarmu en gmail.com> wrote:
Hola! yo segui el ejemplo de esta pagina: http://www.ats.ucla.edu/stat/R/faq/variogram.htm Pero mi resultado final no es una linea como el ejemplo, sino una marahna de puntos acumulados Los comandos que menciono estan en library(nlme). Yo quiero hacer una linea de ajuste a mis datos en la grafica final. Revisare con calma lo que me enviaste. Mira, aprovecho a consultarte esto, quizas me puedas orientar. Yo tengo 520 puntos donde hice mi muestreo y estoy haciendo mi variograma ocn todos ellos, aunque todos ellos no tienen la variable de respuesta, es decir, en buena parte de ellos hay zero como dato. Sigo haciendo mi varigrama con todos los zeros incluidos o solo con las coordenadas que tienen valores mayores a zero. A mi me aprece importante dejar el zero, pues es ausencia de la especie que buscaba. Ok, nuevamente gracias MCM El 18 de julio de 2009 00:13, Kjetil Halvorsen <kjetil1001 en gmail.com>escribió:
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 <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,
random = ~ Time)
plot(Variogram(fm1, form = ~ Time))
fm2 <- update(fm1, weights = varPower())
fm3 <- update(fm2,
correlation = corExp(form = ~ Time))
fm4 <- update(fm3,
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
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