gstat

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今日私は解決策を見つけることができませんでした。私は、gstatをRで使用してkrigcvのクロスバリデーションを使用したいと思います。エラーメッセージが表示されます： 0％model.frame.default（terms、formula）のエラーは、（data、 "data.frame"）と同じです。可変長が異なる（ 'x'のために見つけられる）これは私のコードラインです： QCini.uk

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IDWパラメータをR

gstatパッケージのidwコマンドを使用してRを使用してIDW補間を実行します。 #settings library(gstat) library(dplyr) library(sp) library(tidyr) id_rep <- rep(c(1,2), 20) f <- rep(c(930,930.2), each=20) perc <- rep(c(90, 80), ea

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データセットに1つの空間点のみを選択/定義してプロットするR

X、Y座標を持ち、各空間点の温度を示すデータセットがあります。データをPPPに変換してプロットするよりも、から、その点を異なります別の色か何かを使用して - 、私は座標で一点を持って、私が見る/ポイント69で-whichそのポイントを指定したいされて私は何をしたい他のすべて。私はそれを行うために利用できる機能？ありがとうございました。

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ラスタに補間する

私はLAT、LON、Temperatureのデータを持つ3列のデータセットを持っています 24データロガーのデータポイントに基づいてランドスケープの温度を予測するラスタイメージを生成したいと思います。データセットは、ここにアクセスすることができます。DATA これは私がここまで試みられてきたものである： #Lets try to interpolate the data onto a raster

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R 'automap' AutoKrigeで使用する予測グリッドを作成する方法（例：meuse.grid）？

automapパッケージ内のautoKrige関数で使用する予測グリッド（new_data引数用）を作成するのが難しいです。私はすでにこの記事の手順に従って試してみた（How to subset SpatialGrid using SpatialPolygon）が、次のエラーを取得：また長すぎる（添字）論理添字：Xの@の座標での、エラー[I、ドロップ= FALSEを] ：警告メッセージ：

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R格子パッケージの線のリストをプロットする

xy.plotsの上にいくつかのバリオグラムモデルフィットを表示しようとしています。 panel.plotsは、対応するサブプロットに追加したい行のリストを除いてすべて機能します。 require(gstat) require(sp) data(meuse) names(meuse) #make directional variograms b<-variogram(log(zinc)~

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gstatでkrigingすると遅い速度が遅い

Rのgstatパッケージでkrige関数を使用して、いくつかの空間的な海洋深度データを補間しようとしています。約1000ポイント以上を探しています。関数は、無理やりに時間をかけて終了します（つまり、完了するまでに数時間から数日かかる）。これは正常ですか、何か間違っていますか？私の最終的な目標は非常に大きなデータセット（> 30,000データポイント）の時空間クリギングを行うことであり、これらの実行

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なぜクリギングは観測値と同じ値を示しますか？

私はspPredictをベイクシアクリギングのspBayesパッケージから、krigeからベイシックでないクリギングのgstatパッケージからクリギングしました。私は共変量（一定の平均期間のみ）を使用せず、クリギングに1283ポイントを使用しました。 1283ポイントのうち、1012は新しい場所、271はデータがある場所です。クリギングを終えた後、予測パフォーマンスをチェックするために、私は27

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Rの単純なバリオグラム、gstat :: variogram（）とオブジェクトgstatを理解する

私はdata.frameをRに入れました。変数は位置を表し、観測値はそれらの場所の変数の測定値です。私は距離に依存する特定の場所の依存の減衰を測定したいので、バリオグラムは私の研究に特に役立ちます。 gstatライブラリを使用しようとしていますが、特定のパラメータについて少し混乱しています。私の知る限り（経験）バリオグラムが唯一の基礎データとして必要があるのを理解して：これらの変数とする最大の