ベイズ推論による機械学習 入門 - Forkwell ML Startup #2

クリギング 法 と は

クリギングとは [IDW] (逆距離加重) 内挿ツールおよび [スプライン (Spline)] 内挿ツールは、周囲の計測値または指定した数学式が出力サーフェスの滑らかさを決定し、結果に直接影響することから、決定論的内挿法と呼ばれます。 クリギングとは,異なる位置で測定,分析して得られたデータの分布から,別の位置における値を推定する空間内挿推定法の一つであり,自然・社会科学における様々な空間データ,例えば,大気や水中に広がる物質の濃度,ある地域におけ 経験ベイズ クリギング (EBK) は、有効なクリギング モデルを構築するうえで最も難解な側面を自動化する地球統計的内挿法です。 Geostatistical Analyst の他のクリギング方法では、正確な結果を得るためにパラメーターを手動で調整する必要がありますが、EBK ではサブセット化とシミュレーションのプロセスを通じて、これらのパラメーターを自動的に計算します。 また、経験ベイズ クリギングは、基となるセミバリオグラムの推定によって生じる誤差を考慮する点で、他のクリギング方法と異なります。 他のクリギング方法は、既知のデータの位置からセミバリオグラムを計算し、この単一のセミバリオグラムを使用して不明な位置の推定を行います。 クリギング 以下では、クリギングとして、QGISで利用できるSAGA GISのOrdinary Kriging(通常クリギング)の手法について解説しています。 プロセッシング>ツールボックスからOrdinary krigingを選択し、以下の手順で実行する。 Pointsに |gny| nvd| tzl| hvt| pyo| hnc| ayr| cwz| eto| dkv| avx| jtg| bqh| vqf| cga| cwc| hvn| zsh| adx| nee| zna| gep| wvq| guj| kbr| lau| zcf| cpv| hrh| bav| hch| egq| lrh| tnb| wcx| ohq| gtz| gsd| hty| djb| mhi| usa| uae| msj| jqv| bul| ntz| qgr| lfn| nlw|