R/init.exp.model.variogram.r

In prevR: Estimating Regional Trends of a Prevalence from a DHS and Similar Surveys

.init.exp.model.variogram <- function(dist, gamma) {
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  # cette fonction estime par moindres carres les parametres de lissage
  # d'un semi variogram
  # Le modele choisi est fixe (modele Exp)
  # Ces parametres sont utilises comme valeurs initiales du programme
  # d'ajustement fit.variogram appele
  # par la fonction krige (quand on est en mode auto)
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  gammaFunc <- function(h, A, a) {
    A * (1 - exp(-3 * h / a))
    A * (1 - exp(-h / a))
  }
  objectif <- function(par, dist, gamma) {
    A <- par[1]
    a <- par[2]
    obj <- sum((gammaFunc(dist, A, a) - gamma)^2)
    obj
  }
  par <- c(mean(gamma), max(dist) / 2)
  opt <- optim(
    par,
    objectif,
    dist = dist,
    gamma = gamma,
    lower = c(-Inf, 0.02),
    method = "L-BFGS-B"
  )
  if (opt$convergence != 0) {
    return(NULL)
  }
  c(psill = opt$par[1], range = opt$par[2])
}