Caros,Usando os comando que seguem (os quais estão disponíveis em: http://www.leg.ufpr.br/geoR/tutorials/CCM.R)Gostaria de saber como proceder para obter a predição espacial para a segunda variável (y2), uma vez que essa rotina me fornece apenas os valores da predição da primeira variável (y1). require(geoR)set.seed(30)all.coords <- round(cbind(runif(200), runif(200)), dig=3)set.seed(111); ind1 <- sample(1:200, 120) coords1 <- all.coords[ind1,]set.seed(222); ind2 <- sample(1:200, 80) coords2 <- all.coords[ind2,] ## Model parameters:mu1 <- 10; mu2 <- 50sigma01 <- 2; sigma1 <- 1.5; sigma02 <- 8; sigma2 <- 6phi0 <- 0.2; phi1 <- 0.15; phi2 <- 0.25 ## Model parameters (reparametrised)sigma <- sigma01nu1 <- sigma1/sigmaeta <- sigma02/sigma; nu2 <- sigma2/sigma ## Simulating model componentsS0 <- grf(grid=all.coords, cov.pars=c(sigma, phi0))$dataS1 <- grf(grid=coords1, cov.pars=c(sigma1, phi1))$dataS2 <- grf(grid=coords2, cov.pars=c(sigma2, phi2))$data ## Y1 and Y2 datay1 <- as.geodata(cbind(coords1,10+S0[ind1]+S1))y2 <- as.geodata(cbind(coords2,50+S0[ind2]+S2)) ## maximum likelihood estimationfit12 <- likfitBGCCM(y1, y2, ini.s=c(2,1.5,8,6), ini.phi=c(.2,.15,.25), control=list(trace=T))fit12 ## Predictionlocs <- cbind(c(0.2, 0.5, 0.7, 0.2), c(0.3, 0.5, 0.2, 0.8))pred12 <- predict(fit12, loc=locs) Att, Jacqueline.