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Simulation study
library(geoR) library(lattice) library(MASS) ## definindo grid de simulação gs <- expand.grid((0:50)/50, (0:50)/50) n <- nrow(gs) ## Modelo: variáveis com mu dependente e correlação componente espacial parcialmente comum ## Y1 = mu1 + S00 + S11 + e1 = mu1 + sig00 R + sig11 R11 + e1 ## Y2 = mu2 + S00 + S22 + e2 = mu1 + sig00 R + sig22 R22 + e2 ## Y3 = mu3 + S00 + S33 + e3 = mu1 + sig00 R + sig33 R33 + e3 ## Constraint by: ## sig00 + sig## = 1; e# = 1 ## mu ~ MVG(c(mu1, mu2, mu3), Sigma) ## mu1 = mu2 = mu3 = 1 ## diag(Sigma) = e# nsim <- 100 set.seed(475) ## parâmetros do componente comum (S00) sig00 <- 0.9 phi00 <- sig00 ## parâmetros dos componentes individuais sig11 <- sig22 <- sig33 <- 1-sig00 phi11 <- phi22 <- phi33 <- 1-phi00 mu1 <- mu2 <- mu3 <- 1 ## simulando S S00 <- grf(grid=gs, cov.pars=c(sig00, phi00), nsim=nsim) S11 <- grf(grid=gs, cov.pars=c(sig11, phi11), nsim=nsim) S22 <- grf(grid=gs, cov.pars=c(sig22, phi22), nsim=nsim) S33 <- grf(grid=gs, cov.pars=c(sig33, phi33), nsim=nsim) ## simulando mu ## ruídos tsq0 <- tsq1 <- tsq2 <- tsq3 <- 1 # independente set.seed(111) Cor <- diag(c(1,1,1)) m1 <- mvrnorm(n, c(mu1, mu2, mu3), Cor*tsq0) # dependent Cor[2,1] <- -0.75 Cor[1,2] <- -0.75 m2 <- mvrnorm(n, c(mu1, mu2, mu3), Cor*tsq0) m <- m1 ## construindo Y = log(S)+e Y <- Y1 <- Y2 <- Y3 <- S00 Y1$data <- exp(m[,1] + S00$data + S11$data) Y2$data <- exp(m[,2] + S00$data + S22$data) Y3$data <- exp(m[,3] + S00$data + S33$data) # abundância total Y$data <- Y1$data + Y2$data + Y3$data ## use plots to check dependency Yfac <- apply(Y$data, 2, function(x) as.numeric(cut(x, c(-1,quantile(x, probs=c(0.2,0.4,0.6,0.8,1)))))) df0 <- data.frame(expand.grid(list(loc=1:n, samp=1:100, age=1:3)), I=c(Y1$data, Y2$data, Y3$data), prop=c(Y1$data, Y2$data, Y3$data)/c(Y$data), Yfac=factor(Yfac)) df0.mean <- tapply(df0$prop, list(age=df0$age, Yfac=df0$Yfac, samp=df0$samp), mean) df0.mean <- data.frame(expand.grid(dimnames(df0.mean)), prop=c(df0.mean)) bwplot(prop~age|Yfac, data=df0.mean, auto.key=list(space="right"))