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Diferenças
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artigos:ernesto3:simpj [2008/10/09 13:27] ernesto |
artigos:ernesto3:simpj [2008/10/16 00:50] (atual) paulojus |
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|---|---|---|---|
| Linha 1: | Linha 1: | ||
| ====== A joint model proposal???? ====== | ====== A joint model proposal???? ====== | ||
| + | - {{artigos:ernesto3:joint.rnw|Arquivo Sweave com o modelo proposto}} | ||
| ===== Ideias for simulation and model ===== | ===== Ideias for simulation and model ===== | ||
| Linha 77: | Linha 78: | ||
| <code R> | <code R> | ||
| - | gs <- expand.grid((0:10)/10, (0:10)/10) | + | require(lattice) |
| + | require(MASS) | ||
| + | require(geoR) | ||
| + | gs <- expand.grid((0:10)/10, (0:10)/10) | ||
| + | |||
| # basic gaussians to be used posteriorly | # basic gaussians to be used posteriorly | ||
| s2 <- 0.5 | s2 <- 0.5 | ||
| Linha 85: | Linha 90: | ||
| Sig[4,1] <- 0.9 | Sig[4,1] <- 0.9 | ||
| Sig <- Sig*s2 | Sig <- Sig*s2 | ||
| + | Sig | ||
| m0 <- mvrnorm(nrow(gs), c(2,0,0,0,0), Sig) | m0 <- mvrnorm(nrow(gs), c(2,0,0,0,0), Sig) | ||
| + | plot(as.data.frame(m0)) | ||
| + | cor(m0) | ||
| - | # Generate a spatial gaussian process Y | + | # Generate a spatial Gaussian process Y |
| phi <- 0.25 | phi <- 0.25 | ||
| sigmasq <- 1 | sigmasq <- 1 | ||
| - | Y <- grf(100, grid=gs, cov.pars=c(sigmasq, phi)) | + | Y <- grf(grid=gs, cov.pars=c(sigmasq, phi)) |
| Y$data <- exp(m0[,1]+Y$data) | Y$data <- exp(m0[,1]+Y$data) | ||
| + | var(log(Y$data)) | ||
| ## option 1: age compositions independent from Y | ## option 1: age compositions independent from Y | ||
| # Generate age compositions independent from Y | # Generate age compositions independent from Y | ||
| comp.1 <- t(apply(cbind(exp(m0[,c(2,3)]),1),1,function(x) x/sum(x))) | comp.1 <- t(apply(cbind(exp(m0[,c(2,3)]),1),1,function(x) x/sum(x))) | ||
| + | dim(comp.1) | ||
| + | apply(comp.1, 2, range) | ||
| + | cor(cbind(comp.1, log(Y$data))) | ||
| + | plot(as.data.frame(cbind(comp.1, log(Y$data)))) | ||
| + | |||
| + | lr.1 <- data.frame(lr13 = log(comp.1[,1]/comp.1[,3]), lr23 = log(comp.1[,2]/comp.1[,3]), Y=log(Y$data)) | ||
| + | cor(lr.1) | ||
| + | cor(lr.1, met="spea") | ||
| + | plot(lr.1) | ||
| + | |||
| # Build abundance at age | # Build abundance at age | ||
| Yi.1 <- comp.1*Y$data | Yi.1 <- comp.1*Y$data | ||
| + | dim(Yi.1) | ||
| + | cor(cbind(Yi.1, log(Y$data))) | ||
| + | plot(as.data.frame(cbind(Yi.1, log(Y$data)))) | ||
| ## option 2: age compositions dependent from Y | ## option 2: age compositions dependent from Y | ||
| # Generate age compositions dependent from Y | # Generate age compositions dependent from Y | ||
| comp.2 <- t(apply(cbind(exp(m0[,c(3,4)]),1),1,function(x) x/sum(x))) | comp.2 <- t(apply(cbind(exp(m0[,c(3,4)]),1),1,function(x) x/sum(x))) | ||
| + | apply(comp.1, 2, range) | ||
| + | cor(cbind(comp.2, log(Y$data))) | ||
| + | cor(cbind(comp.2, log(Y$data)), met="spea") | ||
| + | plot(as.data.frame(cbind(comp.2, log(Y$data)))) | ||
| + | |||
| + | lr.2 <- data.frame(lr13 = log(comp.2[,1]/comp.2[,3]), lr23 = log(comp.2[,2]/comp.2[,3]), Y=log(Y$data)) | ||
| + | cor(lr.2) | ||
| + | cor(lr.2, met="spea") | ||
| + | plot(lr.2) | ||
| + | |||
| + | lr.2a <- data.frame(lr12 = log(comp.2[,1]/comp.2[,2]), lr32 = log(comp.2[,3]/comp.2[,2]), Y=log(Y$data)) | ||
| + | cor(lr.2a) | ||
| + | cor(lr.2a, met="spea") | ||
| + | plot(lr.2a) | ||
| # Build abundance at age | # Build abundance at age | ||
| Yi.2 <- comp.2*Y$data | Yi.2 <- comp.2*Y$data | ||
| + | dim(Yi.2) | ||
| + | cor(cbind(Yi.2, log(Y$data))) | ||
| + | plot(as.data.frame(cbind(Yi.2, log(Y$data)))) | ||
| + | |||
| df0 <- data.frame(abund=c(Yi.1,Yi.2), comp=c(comp.1,comp.2),Y=Y$data, opt=rep(c("indep","dep"), | df0 <- data.frame(abund=c(Yi.1,Yi.2), comp=c(comp.1,comp.2),Y=Y$data, opt=rep(c("indep","dep"), | ||
| rep(length(comp.1),2)), age=rep(rep(c(1,2,3),2),rep(length(comp.1)/3,6))) | rep(length(comp.1),2)), age=rep(rep(c(1,2,3),2),rep(length(comp.1)/3,6))) | ||
| + | |||
| # plots | # plots | ||
| xyplot(comp~log(Y)|age*opt,data=df0) | xyplot(comp~log(Y)|age*opt,data=df0) | ||
| Linha 117: | Linha 156: | ||
| O problema que temos nestes casos em que simulamos Y e depois obtemos Yi por Y*pi é que a estrutura espacial dos Yi vai ser exactamente a mesma. Se acrescentarmos variabilidade com estrutura espacial temos que recalcular os pi ... | O problema que temos nestes casos em que simulamos Y e depois obtemos Yi por Y*pi é que a estrutura espacial dos Yi vai ser exactamente a mesma. Se acrescentarmos variabilidade com estrutura espacial temos que recalcular os pi ... | ||
| + | |||
| + | PJ: De fato mas para fazer diferente teria que simular de outra forma pois aqui só tem um Y geoestatistico gerado. O modelo multivariado conjunto para os LR seria a alternativa. Por outro lado eu nao vejo muito problema nesta fato pois as correlacoes entra as composicoes de certa forma tratam isto. | ||
