問題タブ [kriging]

変数 T (温度) の空間モデリングを行います。文献で一般的に使用されているものを使用します。回帰を実行し (高度などの変数を使用)、IDW を使用して残差を空間的に補間します。R パッケージ gstat には次のオプションがあるようです:

しかし、idw()彼らのドキュメントには次のように書かれています：

関数 idw は [...] を実行します。数式で予測変数を使用しないでください。

実際、結果は、残差の空間補間を行わずに回帰のみを実行した場合とまったく同じように見えます。私は手動でそれを行うことができることを知っています:

しかし、これには多くの欠点があります。モデルが 1 つのオブジェクトに含まれていないため、要約を直接実行したり、逸脱や残差をチェックしたり、最も重要なこととして交差検証を実行したりすることはできません。すべてを手動で行う必要があります。そう、

Rの1つのモデルで回帰とIDWを行う方法はありますか?

IDW はモデリングのこの分野で使用されており、これらの目的のために十分にテストされているため、空間補間の別の方法を使用したくないことに注意してください。

が に設定されている場合でも、応答変数または予測変数に欠損値 ( )が含まれている場合、関数idw()およびkrige()fromパッケージはエラーを報告し続けます。gstatNAna.actionna.omit

これはバグですか？実際に手動でデータをフィルタリングし、結果を元のデータ フレームにマージする必要がありますか? もっと簡単な解決策はありませんか？では、なぜそのna.actionオプションがあるのでしょうか。

ggmap にヒートマップをプロットしたい。

私が得るエラーは次のとおりです。

テスト変数は次のとおりです。

提案？変数 test にはさらに多くのエントリがあります。プロットしたいのは、gstat ライブラリの関数 krige によって取得されたクリギングの結果です。

それを行うより良い方法はありますか？

私は非常に異なる解決策に対してオープンです

ggmap にヒートマップをプロットしたい。

測定キャンペーンを行ったので、4460 の地理参照ポイントがあります。

予測マップを作成するために、クリギングで予測を計算する合計 160000 ポイントのグリッド 400*400 を作成しました。私の 3 km * 3 km での現象の全体像を把握するには、何らかのヒート マップが必要だと思います。(ファイルを参照) ポイントをプロットするために使用するコードは次のとおりです。

したがって、基本的に問題は、ポイントが道路に沿っていることです。そのため、ヒート マップに問題があり (ここを参照)、それらを個別にプロットするには多すぎます。助言がありますか？

他の関連する質問は、私のデータが gstat の従来の形式である SpatialPointsDataFrame であるということです。これは、ggplot を使用するためにそれらを強制的にデータフレームにする必要があることを意味します。

次のコードは、まさに私がやりたいことを実行しています (これはクリギング メソッドの一部です)。しかし、問題は遅すぎることです。for ループを numpy にプッシュするオプションがあるかどうか知りたいですか? numpy.sum を押し出して、そこで axis 引数を使用すると、少し高速になりますが、明らかにそれがボトルネックではありません。forloop を numpy にプッシュして高速化する方法、または他の方法で高速化する方法についてのアイデアはありますか?)

いくつかのものをクリアするために、ndarrays n マトリックスの次元を投稿しました

編集：VVの形状は2116です

私は R と ST のクリギングが初めてで、最初の 4 時間の履歴データを使用して STFDF オブジェクトを構築し、5 時間目のデータを予測したいと考えています。R で krigeST を使用して、vgm モデルを構築しました。しかし、起動後：

すべて正常に動作しますが、predオブジェクトには履歴データのみが含まれ、予測データは含まれません。何か案が？前もって感謝します。

降水量のデータを扱っています。時間ステップ 10 分の 1 平方キロメートルの降雨点のグリッドがあります。すべての時間ステップでそれらの点を補間したい。また、降雨ポイントの時間的相関を確認したいと考えています。私が使用しているプログラムは R です。ここに私の単一降雨量データのリンクがあります https://drive.google.com/file/d/0B430nIYqp_1OLXZia2htbGRGWTQ/edit?usp=sharing

この質問は、stackoverflow よりも Crossvalidated に適しているはずですが、クリギングに関する私の質問は、ここでは答えを見つけることができないため、質問を移動しないでください。

プロジェクトでは、DVB-T フィールドをサンプリングし、いくつかのクリギング補間を行いました。新しい測定キャンペーンが進行中です。古い測定値を考慮して、最良のサンプリング設計は何か、何回の測定を行うべきかを知る方法はありますか?

Cressie をチェックしたところ、他の多くの記事に送られ、Google でよく調べましたが、適切な参照が見つからないようです。

私は反復的な方法を望んでいません。それが主な取引です。

どんな種類の参照も大歓迎です。

私は温度データに取り組んでおり、指定した任意の場所にデータを補間したいと考えています。私のプログラミング言語は asp.net4 c# です。実験的バリオグラムまたは理論的バリオグラムの敷居、範囲、ナゲットを決定する方法がわかりません。実験的バリオグラムでこれらの変数を計算するために、次のコードを作成します。

私は次のように作業します。敷居は最大値で、範囲は敷居を取得したときの距離であり、ナゲットは距離がゼロの値ですか? これは正しいですか？理論上のセミバリオグラムを計算するとき、それらは定数のままですか