Dear, List!


I'm trying to do the analysis of variance using CAR and SAR models, I generated the data with spatial dependence, now I have doubts as to estimate the parameters of the model. Anyone can help me to solve that. 
See the routin 
 
> #------------------------------------------------------------------------------------------ 
> # funções do pacote agricolae para fazer casualização em experimentos balanceados 
> 
> require(agricolae) 
> apropos("design") 

> trt <- LETTERS[1:6] 
> mydesign <- design.lsd(trt=trt) 
> str(mydesign) 
> head(mydesign) 
> 
> # efeitos dos níveis dos tratamentos na parametrização contr.treatment 
> eft <- c(10,0.1,0.5,-0.3,2.1,-0.05)          # efeitos fixos 
> efc <- rnorm(nlevels(mydesign$col), 0, sd=1)  # efeitos aleatórios de coluna 
> efl <- rnorm(nlevels(mydesign$row), 0, sd=1)  # efeitos aleatórios de linha 
> X <- with(mydesign, cbind(model.matrix(~trt), 
>                          model.matrix(~-1+col), 
>                          model.matrix(~-1+row))) 
> betas <- c(eft, efc, efl) 
> 
> Ey <- X%*%betas # valor esperado da resposta 
> 
> # agora adicionar erros correlacionados 
> # parcelas de 1 m² dispostas num quadrado 
> # coordenadas das parcelas 
> coor <- expand.grid(coor.x=1:nlevels(mydesign$col), coor.y=1:nlevels(mydesign$col)) 
> coor 
> 
> mydesign <- cbind(mydesign, coor) 
> 
> dist <- dist(coor, upper=TRUE, diag=TRUE) 
> 
> rho <- 0.5                # parâmetro de dependência espacial 
> curve(rho^x, 0, max(dist)) # função de correlação 
> 
> sigma <- rho^as.matrix(dist) 
> str(sigma) 
> head(sigma) 
> 
> image(sigma) 
> 
> require(MASS) 
> apropos("norm$") 
> 
> desv <- mvrnorm(n=1, mu=Ey, Sigma=sigma) 
> mydesign$y <- desv # realização do experimento em QL com dependência espacial 
> head(mydesign) 
> 
#------------------------------------------------------------------------ 
Best regards.
 



Edmundo Caetano 
"Ninguém é tão sábio que nada tenha para aprender, nem tão tolo que nada tenha para ensinar."
Blaise Pascal
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