การตีความเซมาริโอแกรมที่มีเอฟเฟกต์นักเก็ตสูง?


10

ฉันทำ semivariogram ใน R โดยใช้ package gstat, variogram()function ฉันต้องการที่จะดูว่ามี autocorrelation เชิงพื้นที่ในแบบจำลองของฉัน (ความอุดมสมบูรณ์ของสปีชีส์เป็นหน้าที่ของที่อยู่อาศัยในพื้นที่ต่าง ๆ ห่างกันเพียงไม่กี่กม. ถึง 900 กม. โดยใช้ glmm)

หน่วยของฉันอยู่ในกม. และดังนั้นการตีความของฉันก็คือช่วงนั้นอยู่ที่มากกว่า 100 กม. จนกว่าการเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่สัมพันธ์จะไม่เป็นปัญหาอีกต่อไป ฉันสงสัยว่าบางคนสามารถอธิบายได้ว่าทำไมนักเก็ตดูจึงสูง นี่หมายความว่าแม้ในสถานที่ใกล้เคียงกัน แต่ก็มีความแตกต่างค่อนข้างสูงใช่ไหม? หรือรูปคลื่นที่แปรปรวนแบบนี้หมายความว่าฉันควรจะปรับจำนวนความล่าช้าและระยะทางที่ช้ากว่าของฉันจนกว่าฉันจะได้รูปร่างที่มากกว่าปกติหรือไม่?

ใช้ gstat ตัวแบ่งเริ่มต้นและระยะทางสูงสุด

เพื่อที่จะตรวจสอบเพิ่มเติมอีกเล็กน้อยฉันยังใช้ฟังก์ชั่นvariog()ในแพคเกจ geoR และใช้breaks=seq(0,100,10)เพื่อลองดูที่ระยะทางที่ใกล้กว่า (ใช้จุดเดียวกันและส่วนที่เหลือแบบเดียวกัน) สิ่งนี้บ่งชี้ว่าจุดที่ใกล้ที่สุดนั้นแตกต่างกันมากขึ้นซึ่งก็ไม่สมเหตุสมผล บางทีนี่อาจบ่งบอกว่าไม่มีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่อัตโนมัติและแบบจำลองของฉันได้ทำสิ่งนี้แล้ว

ใช้ geoR สูงถึง 100km

ฉันพบแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยมนี้"Geostats ที่ไม่มีน้ำตา"และในหน้า 51 มีคำแนะนำที่ดีเกี่ยวกับรูปแปรที่เหมาะสม ตามคำแนะนำนี้คนแรกของฉันดูเหมือนจะมีช่วงที่ถูกต้อง ดังนั้นสิ่งนี้กลับไปที่คำถามแรก - ฉันจะตีความสิ่งนี้ได้อย่างไร


1
ดูเหมือนจะไม่มีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่อัตโนมัติในส่วนที่เหลือของคุณดังนั้นนี่เป็นข่าวดีในกรณีของคุณใช่ไหม
radouxju

ฉันไม่แน่ใจว่าฉันตีความถูกต้องแล้ว แต่ถ้ามีนักเก็ตสูงและพล็อตหยักระบุว่าไม่มีการบันทึกอัตโนมัติ ขอบคุณสำหรับความคิดเห็นของคุณเกี่ยวกับการตีความดีที่รู้ว่าฉันไม่ได้ออกไป
snowtosurf

คำตอบ:


4

ฉันสงสัยว่าบางคนสามารถอธิบายได้ว่าทำไมนักเก็ตดูจึงสูง นี่หมายความว่าแม้ในสถานที่ใกล้เคียงกัน แต่ก็มีความแตกต่างค่อนข้างสูงใช่ไหม?

ใช่เอฟเฟกต์นักเก็ตสูง (semivariance สูงที่จุดกำเนิด) บอกว่ามีการพึ่งพาเชิงพื้นที่ที่อ่อนแอ อาจเป็นกรณีที่โครงสร้างของข้อมูลมีช่วงเวลาที่สั้นกว่าช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง แต่ภาพที่สองดูเหมือนว่าบ่งบอกว่าไม่ใช่กรณีเช่นกัน

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.