VariogramFunction

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`VariogramFunction`

[実験的]

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VariogramFunction

SpatialEstimateのオプションで，使用する局所変動モデルを指定する．

詳細

VariogramFunctionをSpatialNoiseLevelと一緒に使って空間値の局所予測を行うことができる．局所予測をグローバルトレンドと組み合せると完全な空間予測関数が与えられる．

局所変動はバリオグラムを使って説明される．ただし，は値の空間場である．空間場が弱定常で等方性のときは $gamma(p_1,p_2)=gamma(TemplateBox[{{{p, _, 1}, -, {p, _, 2}}}, Norm])$ である．典型的な等方性バリオグラムは，そのシル，範囲，ノイズ分散で説明できる．

完全な詳細については，EstimatedVariogramModelページを参照のこと．
次は，使用可能な設定である．

	Automatic	バリオグラムを自動計算する
	"model"	"model"バリオグラムをフィットする
	{"model",pars}	"model"を与えられたパラメータ pars で使う
	VariogramModel[…]	完全に指定されたバリオグラムモデルを使う

使用可能な"model"の値はVariogramModelで与えられる．

例題

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例 (1)基本的な使用例

SpatialEstimateを指定されたバリオグラム関数と一緒に使う：

In[1]:=1

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-lg8fg6

スイスの降雨観測のデータ：

In[2]:=2

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-lkly80

Out[2]=2

指数関数バリオグラムモデルで空間予測関数を作成する：

In[3]:=3

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-fq7obh

In[5]:=5

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-eg5usm

Out[5]=5

観測領域上で推測値を可視化する：

In[10]:=10

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-xw431z

In[16]:=16

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-j8183n

Out[16]=16

スコープ (1)標準的な使用例のスコープの概要

SpatialEstimateをフィットされたバリオグラム関数と一緒に使う：

In[1]:=1

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-4mek18

このデータはスイスにおける降雨観察からなっている：

In[2]:=2

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-iizqrs

Out[2]=2

三次元バリオグラムモデルをフィットして空間予測に使う：

In[3]:=3

✖

https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-kjzgtw

In[5]:=5

✖

https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-cope7a

Out[5]=5

In[6]:=6

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-fi8ayn

Out[6]=6

フィットされた三次元バリオグラムモデルで予測関数を計算する：

In[7]:=7

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-foxvg

Out[7]=7

In[10]:=10

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-f9pp3x

Out[10]=10

アプリケーション (1)この関数で解くことのできる問題の例

SpatialEstimateでVariogramFunctionを指定することでモデルの表が得られる：

In[1]:=1

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-6u8zor

Out[1]=1

データを可視化する：

In[2]:=2

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-tw74ri

Out[2]=2

特定のモデルを使って推定値を計算する：

In[3]:=3

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-6xlag2

In[4]:=4

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-t2mtbn

ランダムな点の集合を作成し，それらの場所における推定値を計算する：

In[5]:=5

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-55lkd

領域全体の降雨量を可視化する：

In[7]:=7

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https://wolfram.com/xid/0cpt7ywxvs3kwi-7lp199

Out[7]=7

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