1 Modelos

O modelo beta-binomial inclui um parâmetro de agregação, porém este parâmetro não apresenta dependência espacial e não pode ser utilizado para simulação. O modelo geoestatístico modela a dependência espacial por um processo estocástico subjacente e pode ser utilizado para simular dados com dependência espacial. Também há modelos para dados de incidência de doenças de plantas baseados na pressão infectiva exercida por uma planta doente nas plantas sadias (?) e (?).

Para simular dados de incidência de plantas, foi adaptado a função grf do pacote geoR (?) e foram implementados dois modelos de pressão infectiva baseada em distância. O resultado da função grf é um valor contínuo e para obter a incidência é feita uma transformação logito. Os modelos de pressão infectiva implementados tem dois parâmetros: α₁, que controla a incidência, e α₂ que controla a agregação. Em um modelo a pressão infectiva é proporcional a uma potência da distância α₁ + d^-2*α₂ e no outro, é proporcional a um exponencial da distância α₁ + exp (-d * α₂).

Na Figura 1, pode-se vizualizar a pressão infectiva em função da distância para alguns parâmetros de ambos os modelos, e a correlação segundo uma função de correlação exponencial, a mais utilizada no modelo geoestatístico.

Nota-se que o modelo de pressão infectiva potência, a pressão infectiva decai mais rapidamente em função da distância, que no modelo com pressão infectiva exponencial. Nota-se também que a função de correlação do modelo geoestatístico é equivalente à pressão infectiva exponecial.