第3講地球統計学

2.0 概要

今回使うパッケージ:geoR
https://cran.r-project.org/web/packages/geoR/geoR.pdf

2.1 地球統計学とは

2.2 共分散関数とセミバリオグラム

2.2.1 空間における定常性

2.2.2 共分散関数とセミバリオグラム



In [ ]:



In [3]:

    
library(geoR)









    



Warning message:
: package ‘geoR’ was built under R version 3.2.5--------------------------------------------------------------
 Analysis of Geostatistical Data
 For an Introduction to geoR go to http://www.leg.ufpr.br/geoR
 geoR version 1.7-5.2 (built on 2016-05-02) is now loaded
--------------------------------------------------------------



In [4]:

    
data(s100)



In [5]:

    
class(s100)









    Out[5]:




'geodata'



In [14]:

    
plot.geodata(s100)



In [15]:

    
points.geodata(s100)



In [7]:

    
cloud1 <- variog(s100, option = "cloud", max.dist = 1)
cloud2 <- variog(s100, option = "cloud", estimator.type = "modulus", max.dist = 1)
bin1 <- variog(s100, uvec = seq(0, 1, l = 11))
bin2 <- variog(s100, uvec = seq(0, 1, l = 11),　estimator.type = "modulus")









    



variog: computing omnidirectional variogram
variog: computing omnidirectional variogram
variog: computing omnidirectional variogram
variog: computing omnidirectional variogram



In [9]:

    
plot(cloud1, main = "classical estimator")



In [11]:

    
plot(bin1, main = "classical estimator")



In [10]:

    
plot(cloud2, main = "modulus estimator")



In [16]:

    
plot(bin2, main = "modulus estimator")



In [19]:

    
bin1 <- variog(s100, uvec = seq(0, 1, l = 11), bin.cloud = TRUE)
bin2 <- variog(s100, uvec = seq(0, 1, l = 11), estimator.type = "modulus", bin.cloud = TRUE)
par(mfrow = c(1, 2))
plot(bin1, bin.cloud = TRUE, main = "classical estimator")
plot(bin2, bin.cloud = TRUE, main = "modulus estimator")









    



variog: computing omnidirectional variogram
variog: computing omnidirectional variogram

2.2.3 異方性

2.2.4 空間過程とトレンド

2.3 バリオグラムのパラメータ推定

2.3.1 非線形最小二乗法

2.3.2 ML法

2.3.3 REML法

2.3.4 ベイズ推定法

第3講にて説明予定のため省略。

2.4 クリギング

2.4.1 空間予測とクリギング

2.4.2 通常型クリギング

2.4.3 普遍型クリギング

2.4.4 非線形のクリギング

2.4.5 ブロッククリギング

2.5 応用モデル

時間があれば予備日に解説予定

2.6 時空間地球統計モデル



In [ ]:

第3講 地球統計学

2.0 概要

2.1 地球統計学とは

2.2 共分散関数とセミバリオグラム

2.2.1 空間における定常性

2.2.2 共分散関数とセミバリオグラム

2.2.3 異方性

2.2.4 空間過程とトレンド

2.3 バリオグラムのパラメータ推定

2.3.1 非線形最小二乗法

2.3.2 ML法

2.3.3 REML法

2.3.4 ベイズ推定法

2.4 クリギング

2.4.1 空間予測とクリギング

2.4.2 通常型クリギング

2.4.3 普遍型クリギング

2.4.4 非線形のクリギング

2.4.5 ブロッククリギング

2.5 応用モデル

2.6 時空間地球統計モデル

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