Semivariogramı yüksek külçe etkisi ile yorumlama?


10

R paketini gstat, variogram()function kullanarak bir semivariogram yaptım . Modelimin kalıntılarında uzamsal otokorelasyon olup olmadığını görmek istiyorum (türlerin bir yaşam alanı işlevi olarak bolluğu, birkaç km ila 900 km aralıklı, bir glmm kullanarak).

Birimlerim km cinsindendir ve benim yorumum, mekansal otokorelasyon artık bir "sorun" oluncaya kadar menzilin 100 km'nin biraz üzerinde olmasıdır. Birisi külçenin neden bu kadar yüksek göründüğünü açıklayabilir mi acaba? Bu, benzer yerlerde bile, hala nispeten yüksek derecede bir fark olduğu anlamına mı geliyor? Yoksa bu dalgalı variogram, daha tipik bir şekil elde edene kadar gecikme sayımı ve gecikme mesafemi ayarlamam gerektiği anlamına mı geliyor?

Gstat, varsayılan aralar ve maksimum mesafe kullanma

Biraz daha araştırmak için, variog()geoR paketindeki fonksiyonu da kullandım breaks=seq(0,100,10)ve sadece daha yakın mesafelere (aynı noktaları ve aynı model kalıntılarını kullanarak) bakmak ve denemek için kullandım. Bu, en yakın noktaların daha farklı olduğunu gösterir ve bu da mantıklı değildir. Belki bu uzamsal otokorelasyon olmadığını ve modelimin bunu zaten açıkladığını gösterir.

GeoR kullanma, 100km'ye kadar

Bu mükemmel kaynağı buldum, "Gözyaşı olmayan Geostats" ve sayfa 51'de variogramların takılması hakkında bazı iyi tavsiyeler var. Bu tavsiyeyle, ilkim doğru aralığa sahip gibi görünüyor. Bu ilk soruya dönüyor - bunu nasıl yorumlayabilirim?


1
Artıklarınızda mekansal otokorelasyon yok gibi görünüyor, bu durumda sizin durumunuzda oldukça iyi bir haber, değil mi?
radouxju

Doğru şekilde yorumladığımdan emin değildim, ancak böyle yüksek bir külçe ve dalgalı bir plana sahip olmak neredeyse hiç otokorelasyon göstermiyorsa (bir variogramın yanlış takılmasının aksine), o zaman evet - bu harika bir haber! Yorum hakkındaki fikriniz için teşekkürler, iyi olduğumu bilmek güzel.
snowtosurf

Yanıtlar:


4

Birisi külçenin neden bu kadar yüksek göründüğünü açıklayabilir mi acaba? Bu, benzer yerlerde bile, hala nispeten yüksek derecede bir fark olduğu anlamına mı geliyor?

Evet, yüksek bir külçe etkisi (başlangıçta yüksek yarılanma), küçük mesafelerde örnek veriler arasında zayıf (veya hiçbiri) uzamsal bağımlılık (otokorelasyon) olduğunu söyler. Örnekleme aralığından daha kısa bir aralığa sahip olan verilerin yapısı olabilir, ancak ikinci resim de durumun böyle olmadığını göstermektedir.

Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.