読書日記: GLM空間モデルのバリオグラムとはなんぞや
« 読了：Finley, Banerjee, Gelfand (2015) RのspBayesパッケージ | メイン | 読了：Jing & De Oliveira (2015) RのgeoCountパッケージ » 2017年10月26日 (木) 空間データのモデリングではバリオグラムというのを描くけれど、たいてい従属変数は量で、誤差に正規性が仮定されている。もし従属変数が二値とかカウントとかだったら、モデルはGLMとして組めるにしても、バリオグラムはいったいどうなるのか。 これ、ここんところの疑問の一つだったのだが、このたびやっと説明を見つけたのでメモしておく。すいません、純粋に自分のための覚え書きです。 $S(x)$を平均0, 分散$\sigma^2$の定常ガウス過程とする。観察$Y_i$は互いに独立で平均$\mu_i=g(\alpha+S(x_i))$, 分散$v_i = v(\mu
R Space interpolation 空間補間 - DSL_statblog
前回、3次元データ(3列のデータ)の2次元カーネル推定を行ったが、別の手段を考える必要が出てきた。2次元のカーネル推定と言っても、 点(x,y)の分布から点の密度を滑らかな関数で推定する場合 点(x,y,z)の分布が与えられている場合に滑らかな分布の形状を推定する場合 では、Rの操作は異なる。今回は後者をやりたいのだが、ここに載っているkde2d関数を使う方法は実質zが整数値かつ（整形後データの規模が）Rで扱える程の小さい値であることが前提なので、今回はkde2d関数は使えないと考えた。 そもそも、こちらを見るとわかるように後者の場合は「カーネル推定」というよりは「空間補間」の問題であるのではないか。…というわけでRの関数を探した。krigeという関数が「クリギング」という手法で補間をやってくれる。 空間補間をするにはpackage 'sp' 'gstat' を使う。 まずは下準備。 li
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