3.3 クリギング

値の分かっていない位置の値を線型補間する方法で、以下の2タイプがある。

1.通常クリギング（Ordinary Kriging）

空間相関のランダム関数モデルを用いて予測

2.普遍クリギング（Universal Kriging）

通常クリギング + トレンド

3.3.1 通常クリギング(Ordinary Kriging)

関数 krige

反応変量（データ）、位置、理論共分散関数を引数にとり、結果として"krige"クラスのオブジェクトを作成。理論共分散関数は理論バリオグラムに基づくもの( C(h) = C(0) - γ(h) )

関数 predict

krigeの結果の "krige" クラスオブジェクトから予測を行う。

(例） 石炭含有量 coal.ash$coal を、理論バリオグラムに球型(spherical)を仮定してクリギング。（この例では各パラメータに適当なものを入れている）

> coal.krige <- krige(coal ~ loc(x,y), data=coal.ash, covfun=spher.cov, range=0.8, sill=0.55, nuget=0.7)
> coal.pkrige <- predict(coal.krige) #x,yを覆う30x30グリッド全体の予測

3.3.2 普遍クリギング(Universal Kriging)

関数 krige の引数 formula にトレンドを入れた式を書くだけでよい。

（例） formula = coal ~ loc(x,y) + x + x^2

予測はpredict で同じ。
関数 predict は標準誤差 se.fit も返す。 → モデル評価に利用できる

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