bom saber que há uma nova e mais amigável versão do RF.
Usei muito a versão anterior.


Em 25 de julho de 2014 18:48, Paulo Justiniano <paulojus@leg.ufpr.br> escreveu:
Uma certa forma é possivel sim....
as funcoes likfitBGCCM() e o respectivo metodo para predict()
permitem o chamado "Bivariate Gaussian Common Component Model"
para estimacao (MV) e predicao em prblemas bivariados

Mas sen duvida a gstat possui metodos mais gerais (embora nao estimacao por MV)

Note-se ainda que a nova modificada e muito mais amigável verão do pacote RandomFields possui uma grande diversidade de modelos bie multi variados



On Fri, 25 Jul 2014, Éder Comunello wrote:

Senhores, boa tarde!
Gostaria de fazer uma ressalva. Havia sugerido o uso da {geoR}, sem atentar que tratava-se de um procedimento de
cokrigagem. Salvo engano, não há essa possibilidade utilizando essa biblioteca. Assim , acredito que o melhor caminho
seja mesmo utilizar  a {gstat} cujo uso já foi exemplificado pelo colega Luís Paulo.

Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com>
Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]


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