问题标签 [covariogram]

我是r时空分析的新手，所以我不知道我所做的是否正确。我有很多时空数据，我想绘制一个时空样本变异函数。

我的问题是我不太了解variogramST(package: gstat) 是如何工作的。是spacelag公里还是什么？这就是我现在所做的：

我的第二个问题是：

它是否在精确距离 25、50、75、100 处绘制变异函数？例如，如果两个城市有距离例如 12 正在variogramST考虑吗？或者它只是考虑精确距离为 25、50、75、100 的观察对？此外，我有每月的数据。我读到，在这种情况下，最好的选择是选择tunits="days"，我选择tlags=seq(0, 93, by= 31)，对吗？我不知道如何处理它。

非常感谢所有愿意回答我的人！

在此处输入图像描述

从图中可以清楚地看出，金块值不为零，但它给出的值为 0

输出：

我正在对我的数据进行空间分析，并根据经度和纬度对其进行定位。我用 geoR 和 gstat 计算了 R 中的样本变异函数，但我得到的是具有等级距离（经度和纬度）的样本变异函数。我想获得相同的信息，但距离以公里为单位，就像我使用 variogramST (gstat) 计算时空变异函数时发生的情况一样。

非常感谢那些将要回答的人，这对我有很大帮助！

我有一个关于变异函数的问题。事实上，我只有点的 Z(pi) 值和它们之间的距离。（例如一个点 p1(z(p1),d(p1,p2), d(p1,p3),.., d(p1,pn))）我想估计那些具有特定 k 距离的变异函数它们之间。

我正在尝试为 R 中的广义混合效应模型绘制我的模型残差的半变异函数。对于具有正态分布的混合效应模型执行此操作对于nlme包很简单，并以quakes数据集为例。

我想创建一个具有非正态分布的模型，这是我无法做到的nlme，所以我尝试了glmer和glmmPQL。我已将“mag”转换为二项式变量，然后尝试重新应用该Variogram函数以绘制模型图。

这些似乎都不适用于绘制变异函数。glmmPQL表示未找到经纬度，未glmer指定表示距离。

如何编写这些模型的半变异函数图？包中的Variogram功能nlme对他们不可用吗？如果是这样，我可以使用哪些替代品？

我需要构建一个变异函数，最好使用 gstat 包。在查看 R 中的变异函数手册后，我注意到缺少“带宽”选项。为了理解这个数量的用法，我附上了下图（取自 GSLIB 教程）。

有没有办法在 gstat 包中定义带宽？我没有在这个问题中提供任何数字数据，因为由于问题的性质，这不是必需的。

在使用空间数据创建混合模型时，您需要检测并考虑空间自相关。这似乎通常通过合并相关结构来完成，然后检查混合模型半变异函数的改进。在下面的示例中，我在此示例中使用 spData 'baltimore' 数据集，将房价建模为房间数量的响应，市议会作为随机效应。

此代码生成 2 个半变异函数（由于声誉，我无法在问题中显示，但代码会复制它）。

为了争论，我改变了数据框的行顺序。

baltimoreX<-arrange(baltimore, X)

然后模型输出不会改变，如您所料。没有相关结构产生的半变异函数也是相同的。但是，具有相关结构的新半变异函数是不同的（再次，代码将显示这一点）。

需要明确的是，使用的数据、添加的相关结构和模型输出都是相同的。唯一的区别是每个数据帧中的行顺序。为什么这会导致产生如此不同的半变异函数？是否有“最佳”行顺序？

ps 我之前曾在 Cross Validated 上发布过这个问题，但有人指出这更有可能是 R 问题而不是统计问题。很抱歉重新发布。

我想用克里格污染样本进行插值，但是当我拟合我的变异函数时，范围是负的，它必须是正的。我运行了这个：

尝试运行后fit.variogram()，R 抛出以下错误：

你能帮我设定正的范围吗？我会很感激。

问候。