[R-es] Duda interpolación (package ' gstat ')

[Freddy Omar López Quintero]

Hola Marcos,

¿El problema persiste si pruebas con un subconjunto de los datos?

Saludos.

2015-08-06 12:34 GMT-03:00 Marcos Bermejo <markbermejo90 en 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 en r-project.org
> > From: rubenfcasal en 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]]
> > >
> > >
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«No soy aquellas sombras tutelares
que honré con versos que no olvida el tiempo.»

JL Borges

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