我正在处理每小时的气温数据集，该数据集在相对较小的区域内约 200 个站点记录。我选择了一个时空变异函数（例如总和度量）来拟合我的数据，现在我正在尝试对我的相同站点进行预测，以填补 NA（缺失值）空白。在每日汇总数据上使用 krigeST() 函数时，一切似乎都很顺利，但是当我以原始每小时分辨率使用它时，我总是收到以下错误：
Error in chol.default(A)
the leading minor of order 68 is not positive definite
我用谷歌搜索，发现它与一个不完全正定的矩阵有关。但是，我不确定为什么会发生这种情况，并且想知道你们中是否有人知道解决此问题的方法（避免它的解决方法）。