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VariogramModel

VariogramModel["model",{params}]

"model"で指定されたバリオグラムモデルのための関数を表す．

詳細とオプション

VariogramModelはバリオグラムおよびセミバリオグラムとしても知られている．
VariogramModel[…]はEstimatedVariogramModelによって生成された関数を表す．
VariogramModelは，通常，SpatialEstimateにおけるように，空間場の値を予測する際に空間依存の局所モデルとして使われる．
以下は，有効なバリオグラムモデル族を類似の特徴でグループ化した表を列挙したものである．
有限範囲でシルに到達するバリオグラムモデル．

		{"Askey",a,b,c}
		{"BoundedLinear",a,b}
		{"Circular",a,b}
		{"Cubic",a,b}
		{"EuclidsHat",a,b,c}
		{"Pentaspherical",a,b}
		{"Spherical",a,b}
		{"WhiteNoise",a}

シルに漸近的に到達するバリオグラムモデル．事実上の範囲はシルの95%のところで定義される．

		{"Dagum",a,b,c,d}
		{"Exponential",a,b}
		{"Gaussian",a,b}
		{"GeneralizedCauchy",a,b,c,d}
		{"Matern",a,b,c}
		{"PoweredExponential",a,b,c}

シルの周囲で振動し，シルに漸近的に到達するバリオグラムモデル．範囲は最初にシルと交差したところで定義される．
{"GaussianLaguerre",a,b,c,d}

{"Poisson",a,b,c}

{"SineHoleEffect",a,b}
非有界のバリオグラムモデル．これらはデータに世界的なトレンドがあるときに発生する．
{"Linear",a}

{"Power",a,b}
VariogramModelはFunctionのように動作する．
VariogramModel[…]["prop"]を使ってバリオグラムモデルのさまざまな特性にアクセスできる．
次は，使用可能な特性"prop"である．

	"ModelFormula"	分散ノイズなしに関数をモデル化する
	"Name"	バリオグラムモデルの名称
	"SpatialNoiseLevel"	空間ノイズ分散の値
	"Parameters"	バリオグラムモデル関数のパラメータ
	"Properties"	使用可能な特性のリスト
	"Range"	関数モデルの範囲
	"Sill"	関数モデルのシル
	"Visualization"	関数モデルのプロット

VariogramModelがEstimatedVariogramModelから取得された場合は，その他の特性"prop"を使うことができる．

	"BinnedVariogram"	モデルのフィッティングに使われるビン分割されたバリオグラム
	"WeightedSumOfResiduals"	フィッティング手順の残差の加重和

次は，使用可能なオプションである．
SpatialNoiseLevel Automatic モデルのノイズレベルを指定する

例題

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例 (1)

ガウスモデル：

距離における値：

バリオグラムの範囲：

距離の関数としてプロットする：

スコープ (3)

基本的な用法 (2)

明示的な球状モデル：

ノイズ分散がある場合：

ランダムデータついてバリオグラムモデルを推定する：

ホワイトノイズモデル：

バリオグラムモデル (1)

球状モデル：

ノイズ分散がある場合：

考えられる問題 (1)

記号的なバリオグラム表現についてはすべての特性が定義される訳ではない：

すべての特性をリストにする：

特性の中にはモデルをデータにフィットした後でなければ使えないものもある：

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