Interpretando semivariograma com alto efeito pepita?

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Eu fiz um semivariograma em R usando o pacote gstat, variogram()function. Quero ver se há autocorrelação espacial nos resíduos do meu modelo (abundância de espécies em função do habitat, em locais espaçados entre alguns km e 900 km, usando um glmm).

Minhas unidades estão em km e, portanto, minha interpretação é de que o alcance é de pouco mais de 100 km até que a autocorrelação espacial não seja mais um "problema". Gostaria de saber se alguém pode explicar por que a pepita parece tão alta? Isso significa que, mesmo em locais semelhantes, ainda existe um grau de diferença relativamente alto? Ou esse variograma ondulado significa que devo ajustar meu número de defasagens e distâncias de atraso até obter uma forma mais típica?

Usando gstat, quebras padrão e distância máxima

Para investigar um pouco mais, eu também usei a função variog()no pacote geoR e breaks=seq(0,100,10)tentei olhar apenas as distâncias mais próximas (usando os mesmos pontos e os mesmos resíduos do modelo). Este indica que os pontos mais próximos são mais diferentes, o que também não faz sentido. Talvez isso indique que não há autocorrelação espacial e que meu modelo já explica isso.

Usando geoR, até 100 km

Encontrei esta excelente fonte, "Geoestatos sem lágrimas" , e na página 51 tem alguns bons conselhos sobre o ajuste de variogramas. Por esse conselho, meu primeiro parece ter o alcance correto. Então, isso remonta à primeira pergunta - como eu interpreto isso?

r interpolation spatial-statistics autocorrelation variogram snowtosurf
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Parece não haver autocorrelação espacial em seus resíduos, portanto, são boas notícias no seu caso, não é?
Radouxju
Eu não tinha certeza de estar interpretando corretamente, mas se ter uma pepita tão alta e um gráfico ondulado indica quase nenhuma autocorrelação (em oposição a um ajuste incorreto de um variograma), então sim - isso é uma ótima notícia! Obrigado pela sua opinião sobre interpretação, é bom saber que não estou longe.
snowtosurf

Respostas:

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Gostaria de saber se alguém pode explicar por que a pepita parece tão alta? Isso significa que, mesmo em locais semelhantes, ainda existe um grau de diferença relativamente alto?

Sim, um efeito de pepita alto (alta semivariância na origem) indica que há uma dependência espacial fraca (ou nenhuma) (autocorrelação) entre os dados da amostra a pequenas distâncias. Pode ser que a estrutura dos dados tenha um intervalo menor que o intervalo de amostragem, mas a segunda imagem parece indicar que também não é o caso.

Andre Silva
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