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SpatialNoiseLevel

SpatialNoiseLevel

SpatialEstimateおよび他の空間関数のオプションで，データのノイズ分散レベルを与える．

詳細

SpatialNoiseLevelは，ナゲットあるいはバリオグラムナゲットとしても知られている．
SpatialNoiseLevelは，事実上，データの測定誤差を説明する．
SpatialNoiseLevel はVariogramFunctionと一緒に使って，空間値の局所的予測を行う．局所予測とグローバルトレンドを組み合せると完全な空間予測関数になる．

正のSpatialNoiseLevelを指定することによる空間予測への影響は，それぞれの場所の値の補間に予測関数が必要ではなくなる点である．そうなると，予測曲面はデータを補間しなくなるが，近似曲面はより滑らかになる．

次は， SpatialNoiseLevelの可能な設定である．
Automatic データからノイズレベルを推定する

θ サイズの非負のノイズレベルを指定する

例題

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例 (2)

VariogramModelにノイズ分散を加える：

予測曲面を空間ノイズ分散がある場合とない場合で作成する：

ノイズレベルが0で空間予測関数を作成する：

予測関数を正のノイズレベルで計算する：

予測曲面を比較する：

スコープ (1)

1Dの例：

空間予測関数を線形トレンドで作成する：

ノイズ分散が0ならSpatialPredictは厳密に補間する：

アプリケーション (1)

SpatialNoiseLevelはデータのより滑らかな画像を作ることができる：

データを可視化する標準的な方法：

平滑化を伴う空間推定：

ランダムな場所についての推定を計算する：

特性と関係 (1)

SpatialNoiseLevelがゼロのときにのみSpatialEstimateは厳密な補間器になる：

空間ノイズレベルの変化する値についての空間推定を計算する：

推定をデータとともに可視化する：

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