¿Qué aspecto debería tener un gráfico de variograma?

Question

Digamos que se ajusta a un modelo m . A continuación, se calcula el variograma. En R, esto puede hacerse, por ejemplo, utilizando plot.Variogram usando el paquete nlme en un objeto lme.

Digamos que el gráfico indica que sí, que hay cierta correlación que desaparece al aumentar la distancia.

Entonces se modelan diferentes estructuras de correlación: Exponencial, Gaussiana, Esférica, todas con o sin pepita, y así sucesivamente.

Esta es mi pregunta: cuando se traza el Variograma de estos modelos .... qué debe ver para concluir que el modelo se ajustaba bien?

1. ¿Debería ver una línea plana de puntos que indique que el modelo se encargó de la correlación?
2. ¿Debería ver una línea curva de puntos que se ajuste bien a la línea estimada teóricamente?

Por ejemplo, supongamos que los datos están realmente correlacionados de forma exponencial. Así que ajusto una estructura de correlación exponencial. ¿Debería ver una línea plana o puntos en el variograma, o debería ver una línea curva de puntos que se ajustan a la curva exponencial utilizando el parámetro de rango estimado?

Answer 1

¿Qué aspecto debería tener un gráfico de variograma?

Parece que conoces las distintas nomenclaturas en torno a un variograma. Una pepita alta (cerca del umbral) indica que el error a nivel individual es grande en relación con la correlación autorregresiva en las observaciones consecutivas. La ausencia de pepitas indica lo contrario. La pendiente del variograma puede describirse con varias funciones de activación, exponencial para el crecimiento rápido (menos efectos retardados), cuadrática o de valor absoluto para el crecimiento lento (posible historia de covariables, dinámica compleja o rezagos distribuidos involucrados).

Ésta es mi pregunta: cuando se traza el variograma de estos modelos ...., ¿qué debería verse para concluir que el modelo se ajusta bien?

Esto es una pregunta. Se puede considerar que un modelo tiene un "buen ajuste" si no hay ningún error residual y predice perfectamente todos los resultados, en cuyo caso hay un variograma de respuesta 0 en todas las distancias o tiempos.