Кригінг: відмінності між версіями
[неперевірена версія] | [перевірена версія] |
змнив русизм |
|||
Рядок 14: | Рядок 14: | ||
Доступні два методи крігінга: ординарний і універсальний. |
Доступні два методи крігінга: ординарний і універсальний. |
||
Ординарний крігінг — найзагальніший і широко використовуваний |
Ординарний крігінг — найзагальніший і широко використовуваний метод крігінга, він використовується за замовчуванням. Передбачається, що [[середнє значення]] константи невідоме. Це припущення має сенс, поки немає наукового підґрунтя відхилити його. |
||
При універсальному крігінгу передбачається, що є домінуючий тренд в даних — наприклад, [[переважний вітер]] — і його можна моделювати детермінованою функцією, [[поліном|поліномом]]. Цей поліном отримується з вихідних виміряних точок, і автокореляція моделюється з довільних похибок. Після установки моделі на довільні похибки і до прогнозування, поліном додається назад до прогнозів, щоб дати значимі результати. Універсальний крігінг слід використовувати, тільки якщо точно відомо, що в даних є тренд, і можна дати наукове обґрунтування для його опису. |
При універсальному крігінгу передбачається, що є домінуючий тренд в даних — наприклад, [[переважний вітер]] — і його можна моделювати детермінованою функцією, [[поліном|поліномом]]. Цей поліном отримується з вихідних виміряних точок, і автокореляція моделюється з довільних похибок. Після установки моделі на довільні похибки і до прогнозування, поліном додається назад до прогнозів, щоб дати значимі результати. Універсальний крігінг слід використовувати, тільки якщо точно відомо, що в даних є тренд, і можна дати наукове обґрунтування для його опису. |
Версія за 21:24, 8 грудня 2017
Крігінг — це вид узагальненої лінійної регресії, який використовує статистичні параметри для знаходження оптимальної оцінки в сенсі мінімального середнього відхилення при побудові поверхонь, кубів і карт. Даний інтерполяційний метод геостатистики названий на честь південноафриканського гірського інженера Деніела Крига, який займався ручним створенням геологічних карт за обмеженим набором даних в деякій області. В основу методу покладено принцип незміщеності середнього; тобто, взяті всі разом значення на мапі повинні мати правильне середнє значення. Глобальна незміщеність формально забезпечується за рахунок підвищення найнижчих значень і зменшення високих.
З точки зору загальної статистики крігінг полягає в мінімізації дисперсії похибки вимірювання, яка є функцією від вимірюваних ваг. Мінімізація цієї дисперсії зменшує середню квадратичну похибку відхилення оціненого значення від можливого. Досягається це шляхом прирівнювання до нуля першої похідною похибки щодо кожної невідомого ваги. В результаті виводиться система рівнянь, розв'язком якої є вектор ваг.
Завдання крігінга
Крігінг виконує дві групи завдань:
- Кількісне визначення просторової структури даних
- Створення прогнозу
Кількісне визначення просторової структури даних, відоме як побудова варіограм, дає можливість користувачам підібрати до даних модель просторової залежності. Для розрахунку (прогнозу) невідомого значення змінної в заданому місці крігінг буде використовувати відповідну (підібрану) модель варіограми, конфігурацію просторових даних і значення в точках вимірювань навколо даного місця.
Методи крігінга
Доступні два методи крігінга: ординарний і універсальний.
Ординарний крігінг — найзагальніший і широко використовуваний метод крігінга, він використовується за замовчуванням. Передбачається, що середнє значення константи невідоме. Це припущення має сенс, поки немає наукового підґрунтя відхилити його.
При універсальному крігінгу передбачається, що є домінуючий тренд в даних — наприклад, переважний вітер — і його можна моделювати детермінованою функцією, поліномом. Цей поліном отримується з вихідних виміряних точок, і автокореляція моделюється з довільних похибок. Після установки моделі на довільні похибки і до прогнозування, поліном додається назад до прогнозів, щоб дати значимі результати. Універсальний крігінг слід використовувати, тільки якщо точно відомо, що в даних є тренд, і можна дати наукове обґрунтування для його опису.
Література
- Байков В., Бакиров Н., Яковлев А. Математическая геология. Том I. — 1-е изд. — Ижевск : «Институт компьютерных исследований», 2012. — С. 227. — ISBN 978-5-4344-0053-4.(рос.)