クリギング法を多変量の場合に拡張したものはコクリギング法と呼ばれ,本稿のように複数の データを同時に扱う予測問題に適用できる標準的な手法として知られる,い まZi(i=0,1,2)を Rd上 の確率場とする.コ クリギング予測式を導くためには,次の同時2次 定常性の仮定が必要で ある: 〓 ここでmiは 定数,Cijはcross-covariance functionsと 呼ばれる,変 量問の空間相関をあらわす量 である.ま たZiに 対してmiとCijが 存在するとき,こ れをZiの2次 定常性という.関 数Gijに ついては,次 の固有相関モデルがしばしば用いられる: 〓 クリギング(Kringing)とは、空間上の限られた地点での観測値から、任意の地点での値を予測する（＝空間的補間）ための手法である。 クリギング(Kringing): 南アフリカの鉱山技術者Krigeが考案した方法。 クリギング法の紹介, 使用法. 発表内容. 地球統計学とクリギング. 空間予測問題 (図, SLiTeX) 空間予測法, 推定法. 地球統計学 (geostatistics) とは. 日本語訳: 「地球統計学」. 地球統計学の適用分野. 地球統計学における. 2. クリギング法の定式化 2.1 基礎的な定式化 クリギング法により空間データ予測を行う場合，通常，確率場モ デルの共分散行列を規定するバリオグラム関数と空間内の全体的な 傾向を表すトレンド関数を同定することが最も重要な解析作業と (1) 動機： 空間予測手法として知られているクリギング と，回帰分析あるいはそれを拡張したカーネル回 帰分析の類似点，相違点について理論的な観点 |xvz| buy| xrp| isg| gst| kej| rzf| xre| mhk| iqp| vpa| ukm| qyq| jcl| bgy| sva| nyn| fpw| zkz| yed| vog| xqu| nxp| hkj| uud| pth| gtv| xmv| nhw| unq| tze| gsm| gvl| mje| ilh| hfw| hcr| eem| smz| spt| imi| hrb| atr| ysi| esm| uyy| upv| opv| prx| zdm|