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@gmail.com>escribió:

> Mire abajo.
>
> 2009/7/17 Marcia Muñoz <marcarmu@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? específicamente, yo no
> encuentro
> corSpher o corRatio en la ayuda de geoR.  En geoR hay varios métodos
> para hacer variografía, mire
> library(geoR)
> ?variog
> ?variog4
> ?variofIt
> ?eyefit
>
> los últimos ajusta variograms teóricos a un variograma empírico, 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@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@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. MuÃ±oz
> >> >> Universidad de Puerto Rico
> >> >> Departamento de Biologia - FB246
> >> >> POBOX 23360
> >> >> San Juan, PR 00931-3360
> >> >> tel: 787-7640000, 2900
> >> >>
> >> >>       [[alternative HTML version deleted]]
> >> >>
> >> >>
> >> >
> >> > _______________________________________________
> >> > R-help-es mailing list
> >> > R-help-es@r-project.org
> >> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
> >> >
> >>
> >>
> >>
> >> --
> >> "... an entire human genome would fit on a music CD."
> >>
> >> --- www.thinkgene.com
> >
> >
> >
> > --
> > Marcia C. Muñoz
> > Universidad de Puerto Rico
> > Departamento de Biologia - FB246
> > POBOX 23360
> > San Juan, PR 00931-3360
> > tel: 787-7640000, 2900
> >
>
>
>
> --
> "... an entire human genome would fit on a music CD."
>
> --- www.thinkgene.com
>



-- 
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]]

