On 12/20/2013 09:53 AM, Cássio Dessotti wrote:R2, AIC, BIC, DIC, WBIC basicamente medem quao bom seu modelo esta ajustado aos dados. Medidas baseadas em validacao cruzada (aqui entra diversas, inclusive WAIC) servem para medir quao bom de predicao seu modelo e' ou se ha observacoes discrepantes.
Você acha que o critério de AIC (ou BIC - apesar de nem sempre apontarem o mesmo modelo) é suficiente para a escolha de um modelo? Seria necessário o uso do critério de validação cruzada neste caso?porque estimar um modelo incluindo efeito espacial e depois verificar dependencia espacial nos residuoes desse modelo? Vc pode pensar sob a abordagem de model based geostatistics. nesta abordagem efeitos fixos (delineamento) e aleatorios (espacial neste caso) sao considerados conjuntamente. Se o modelo ja levou em conta a estrutura espacial os residuos devem ser iid. A menos que se tenha mais de uma estrutura espacial ou e a estrutura incluida no modelo nao seja suficiente.
A partir do modelo selecionado (análise conjunta), posso extrair os resíduos condicionais estudentizados, separá-los segundo locais, para em cada local construir semivariogramas destes resíduos, verificando a "força" da dependência, e realizar krigagem em cada área (trabalhando com os resíduos para "limpar" os dados de seus efeitos de tratamentos e demais efeitos).
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