我有这样的 ar 代码。

但是当我实现这个时，我得到“R 会话中止。R 遇到致命错误。会话已终止。” 信息。

但我找不到我的代码有任何问题。

不知道是不是硬件问题........不是我的代码TT

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谢谢德克

这是我编辑的代码。

我已经通过brew. 对于一个项目，我需要 R 库geoR中的一个函数，该函数又依赖于tcl-tk. 我也通过 brew: 安装了这个brew install tcl-tk。但是，尝试安装geoR仍然会导致以下错误 - 我没有得到。重新安装 R/RStudio 没有帮助。也没有重新启动我的 Mac。哦，尝试geoR从 CRAN 下载的二进制文件安装也无济于事……最后，尝试tcl-tk从 R 网站安装软件包也不能解决这个问题。

我也在GitHub 上发布了这个brew——但也许其他人访问了 StackOverflow 的领域。

我的brew状态

错误

我正在尝试在相当大的区域（约 100 万公里 ^ 2）的 geoR 中进行克里金法。这是为了我的论文，所以很遗憾我不能分享数据。我已经检查了坐标和实际数据中的重复项，看看这是否是求解出现错误的原因。我尝试了不同的方式来写趋势，例如长手或“第二”。我看到过类似的错误，但它们都是回归建模示例。我的“test.geo”数据与坐标和数据一起排列，我的变异函数有效。所以我知道 .geo 数据的初始部分正在工作，我模型的克里金组件只是不想工作。

我的代码是：

我不断收到此错误：

我将不胜感激为解决此问题而提供的任何建议或帮助！谢谢！

geoR我通过安装了软件包install.packages("geoR", dependencies = TRUE)，效果很好。但是，在加载它时，我得到

我认为我可能需要更新 fontconfig，我使用自制软件进行了更新：

我也重新链接了

然后，我检查了版本

这对我来说看起来不错。但即使重新启动，错误仍然存​​在。我在这里发现了其他类似这样的问题，但对我的情况没有帮助。

更新

我还重新安装了 R 3.4.4（因此重新安装了 R 包 tcltk，它是一个基本包），但它没有帮助。我正在运行 macOS High Sierra (10.12.6)。我还用自制软件重新安装了 tcltk。安装成功，但我收到以下消息

所以我不确定我现在必须做什么。

我正在编写生成变异函数的代码。为了验证我的结果，我使用 geoR::variog() 进行了检查，但两个变异函数都不同。

我试图理解 variog() 的代码以了解幕后发生的事情，但是发生了很多事情，我似乎无法理解它。我在我的代码中使用参数 X 坐标、Y 坐标、数据值、滞后数、最小滞后值、滞后间隔、方位角（以度为单位的角度；90 对应于垂直方向）、角度公差（以度为单位) 和最大带宽。

上述代码的函数调用

variog() 的函数调用

我得到的 2 个变异函数位于以下链接：变异 函数

我有一个地形特征的数字高程模型。我的总体目标是通过回归给定方位角的方向变异函数的范围来制作预测模型。是否有任何好的 python 库可以适应网格数据？

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！

我正在使用地统计学来评估海洋保护区内海胆的空间分布，该保护区内有不同的小岛，为此，我首先想在 R 中计算一个半变异函数。但是，我想而不是坐标，而是直接使用非欧几里得距离，因为我必须手动计算后者，因为我的采样位置之间有陆地（半变异函数公式将采用不会真正反映现实的直线距离）。

在互联网上搜索时，我发现一篇论文描述了一种有趣的方法，建议：

1. 根据非欧几里得距离估计所有感兴趣位置之间的空间协方差 - C ([di j ])
2. 近似以确保正定性。
3. 使用加权最小二乘法估计半变异函数以拟合半变异函数并将该函数转换为其相应的协变函数。

我计算了两个不同的矩阵（43rows x 43columns）：一个是成对距离，另一个是我的参数（海胆密度）在位置之间的成对差异。我将这两个矩阵结合起来，得到一个包含 3 列的数据框，看起来像这样（实际上：1849 obs. of 3 个变量）：

如何使用这些值通过加权最小二乘估计半变异函数？

预先感谢您的帮助！

我是第一次使用 R 中的“geoRglm”包，非常感谢一些帮助。

我的项目的目的是预测昆士兰沿岸的农业土地退化。

我有一个带有二进制响应变量的空间数据框（降级：0 = 降级，1 = 控制）。

我构建了一个二元广义线性模型，以确定哪些变量可用于预测 QLD 海岸沿线退化的发生。我将模型缩小到两个固定预测变量：BVG（广泛植被组）和集约农业（QLD 土地利用的二元分类）。

在此之后，我使用 Moran's I 检验来识别我的数据中的少量空间自相关。为了解决这个问题，我知道我必须创建一个广义线性地理空间模型，这就是“geoR”和“geoRglm”包的用武之地。我为克里金法设置参数，通过指定从 glm 中识别的协变量来识别空间趋势.

我目前无法将两个现有的空间数据集集成到克里金步骤中，其中包含我想要预测的沿海生物区的 BVG 和集约化农业值。我目前正在尝试基于现有（多边形）shapefile 创建光栅文件，以简化在指定范围内为这两个变量提取数据的过程。然而，由于它们的大小（> 2GB），这被证明具有挑战性。即使我成功地完成了这项工作，我也不确定在 glsm.krige() 函数中的哪个位置包含栅格图层，以确保在预测输出中考虑它们。

为了创建光栅文件，我尝试了以下代码......

...我打算按如下方式使用光栅文件，尽管我怀疑我的用法不正确。

有没有人有使用“geoRglm”包的经验，特别是在给定范围内定义 GLSM 协变量的值？

我希望这是有道理的。感谢您的时间。任何帮助或建议将不胜感激！

我正在绘制具有各种形状参数（0.5、1.5 和 2.5）和比例参数（分别为 0.25、0.16 和 0.13）值的 Matern 相关函数。这些值的灵感来自 Diggle & Ribeiro (2007) 基于模型的地质统计学一书中的一个示例，该书与 geoR 包相关。我尝试根据他们的 geoR 示例绘制相关函数，然后尝试使用 RandomFields 包绘制相同的图。这些图假设是相同的，但它们不是（见下文）。我检查了参数化，它似乎是正确的。

使用 geoR 生成的绘图

使用 RandomFields 生成的绘图

我还尝试将我自己的函数用于 Matern 模型，结果图对应于基于 geoR 的图。所以 RandomFields 的实现似乎有问题。还是我错过了什么？我无法找到 RandomFields 包中使用的实际实现。任何解释将不胜感激。

由我自己的函数 matern 生成的图