我想在 R 中生成 sa scaled-inv-chisquared 分布。我知道geoR有一个 R 函数可以生成它。但我想使用伽玛分布来生成它。我认为这两个是等价的：

不是吗？由于极端值，会出现任何数值问题吗？

我正在使用该geoR包，我想只显示使用该plot功能时获得的图表之一。使用随包提供的数据集：

这在 2 x 2 网格上给出了 4 个图，如下所示。我想单独使用右下角的情节，但我不知道如何单独获得这个情节。

所以我尝试从头开始绘制它：

虽然我可以调整 y 轴限制以完全覆盖数据范围，但我无法沿直方图添加密度估计。以为可以用 完成lines(density(as.numeric[[elevation]]))，但它不起作用。

plot因此，仅获取使用该函数获得的图形会容易得多。那么唯一的问题就是调整y轴。任何建议都会受到欢迎。

我假设（可能是错误的）在最简单的情况下，包中的输出和variog包geoR中variogram的输出sp是相同的。

我有这个数据集：

那是由（我猜）未投影的数据组成的，所以我投影它们

并根据gstat库生成无趋势的变异函数

试图获得相同的geoR输出

我刚刚在我的 Xubuntu 13.10 上安装了 R 和 R studio（版本 3.0.1）。我想使用这个geoR包。但是，当我尝试安装它时，出现错误：

将软件包安装到“/home/.../R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.0”（因为未指定“lib”）

...

错误：依赖项 'RandomFields' 不适用于包 'geoR' * 删除 '/home/.../R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.0/geoR'

所以我尝试安装RandomFields

...

将软件包安装到“/home/.../R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.0”（因为未指定“lib”）

install.packages 中的警告：包“RandomFields”不可用（对于 R 版本 3.0.1）

你能帮我做什么吗？

我有一个小的位置数据集和以 mg/kg 为单位的苯浓度

我正在尝试像这样对网格中的值（这些井所在的属性）进行计算

这是我开始克里格的时候

但是，当查看这个的输出时

我明白

前 5000 行的这些值不会改变...（无法查看更多信息，因为 max.print = 5000... 也不知道如何更改，但这是一个切线..）

我意识到我的

范围和门槛，可能是问题所在。

geoR.pdf ，第 19 页描述了cov.pars 的预期，但是我不确定我应该如何决定这些协方差参数需要是什么。

有没有一种方法可以从我现有的数据中找到适当的值，或者我可以将它们设置为通用值，我的输出将类似于在 ESRI 的 ArcGIS 的空间分析包中执行的克里金法？

ZR

：：：：编辑：：：

我的地理数据对象转换不正确......这是正确的方法

也......对于变异函数，

同时试图从克里格苯值

我像这样生成一个网格（这些井所在的属性）

看看变异函数..（不是很漂亮，但正在努力）

使用 ksline 生成克里格值...

但后来它拿着手机，当我尝试对结果进行成像时出错！！！！

这似乎完全超出了左侧字段，因为我已经多次检查过......我用谷歌搜索了错误，似乎我正在尝试调用函数的子集，而 90% 的答案是我的语法某处是错误的，但我已经检查了所有内容，但我无法弄清楚......任何帮助将不胜感激。

谢谢

ZR

我在 R 中编写了一个代码，它增加了权重并运行附加的 holt-winters 来预测。但是对于我的一些数据，它给出了错误：

Error in etsmodel(y, errortype[i], trendtype[j], seasontype[k], damped[l], : Parameters out of range

有人可以告诉我为什么要这样做，以及我将来如何阻止它发生。

这是我的代码：

先感谢您

编辑：

即使删除上限和下限的限制，错误仍然存​​在

编辑

我从中删除了opt.crit，ets这使我的代码运行良好。如果还有其他方法，请告诉我

编辑

虽然这适用于这个数据集，但它仍然给不同的数据集带来了错误。所以我必须做一些其他的事情来让这个代码对所有数据集自动运行

我正在使用geoR包进行降雨空间插值。我不得不说我对地统计学很陌生。感谢 youtube 上的一些视频教程，我理解了（嗯，我想是的）变异函数背后的理论。根据我的理解，对的数量应该随着滞后距离的增加而减少。例如，如果我们考虑一个 100m 长的延伸（例如 100m 长的河床横截面），5m 滞后的对数为 20，10m 滞后的对数为 10，依此类推。但是我对包中variog函数的输出有点困惑。geoR下面给出一个例子

这是我的数据集，其中a是我的变量（降雨强度）并且x, y是点的坐标。变异函数计算如下所示

在哪里

u：带距离的向量。

v：在 u 中给出的距离处具有估计的变异函数值的向量。

n：每个 bin 中的对数

据此，对数 (n) 具有随机模式，而相应的滞后距离 (u) 正在增加。我觉得很难理解这一点。谁能解释发生了什么？此外，由于我是地统计学新手，因此非常感谢任何改进此应用程序的变异函数计算（降雨强度的空间插值）的建议/建议。提前致谢。

以下 R 程序使用 gstat 包中的 walker Lake 数据使用 470 个数据点创建插值曲面。

该程序为 2688 个点中的每个点计算以下内容

gstat 包是否正在使用一些聪明的方法进行计算。我从之前的 stackoverflow 查询中知道它使用 cholesky 分解进行矩阵求逆。一台机器算这么快算正常速度吗。

我的数据

我从一个虚拟字段中取样，现在想要预测相邻值。它是通过下面描述的两种方法完成的……都为每个点预测一个常数值。我不明白为什么。

请记住，我是新的 R 用户并且喜欢它。我一直在尝试按照我在网上找到的示例来执行我​​的任务。使用示例数据集，我可以毫无问题地实现他们的结果。但是，我无法将其应用于我自己的数据。请参阅此处的示例：http: //www.stat.ucla.edu/~nchristo/statistics_c173_c273/c173c273_lec11_w11.pdf

所有 35 个结果都返回 44.0833 #我就是不明白！！！

当有这么多零时，我不明白如何在字段中返回单个值。我希望看到单个区域的值递减。

想法？