Reconstrói a matriz de variância-covariância do modelo. Também calcula para novos dados.

cov.spatial(x, newdata, include_nugget = TRUE, distref = "centroid", ...)

# S4 method for class 'GeoModel'
cov.spatial(x, newdata, include_nugget = TRUE, distref = "centroid")

Arguments

x

Objeto da classe GeoModel

newdata

objeto opcional da classe sf. Veja detalhes.

include_nugget

Lógico informando se efeito pepita deve ser considerado. Padrão é TRUE.

distref

caractere entre "centroid" e "edge". Veja detalhes.

...

Argumentos adicionais, não utilizados.

Value

Retorna uma lista contendo CovOO se newdata é omitido. Caso contrário, retorna uma lista contendo CovOO, CovPO e DCovPP.

Details

O método calcula, a partir de um modelo espacial ajustado (classe GeoModel). Por padrão, a função retorna a matriz de variância-covariância entre as observações e entre variáveis no caso multivariado, chamada de CovOO. Veja que para n observações com p variáveis, então CovOO terá dimensões n.p x n.p (caso sejam dados co-locados).

Caso newdata seja fornecido, então esse deve ser um objeto espacial da classe sf. Se fornecido, o método também retornará CovPO e DCovPP. A primeira é uma matriz de tamanho n.p x m.p, onde m é o número de pontos de newdata. Já DCovPP é a diagonal da matriz de covariâncias entre dados observados. Tem tamanho m.p.

include_nugget informa se o efeito pepita deve ser considerado. O padrão é TRUE.

distref é um caractere que aceita "centroid" ou "edge", e regula como as distâncias entre observações são calculadas. Caso newdata seja composto por polígonos, então distref regula se as distâncias são calculadas a partir do centroide do polígono ou da sua borda mais próxima.

Author

Gabriel Agostini Orso