Generieren von Daten, um dem gegebenen Variogramm zu folgen

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Es ist ein einfacher Ansatz, einen Satz von Koordinaten (z. B. in 2D as {x,y}) und mindestens eine zugehörige Variable (z. B. v) zu haben, um ein Variogramm als Deskriptor der räumlichen Abhängigkeit der Variablen vdurch das untersuchte Feld zu berechnen .

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Die Frage, die mir gestellt wurde, ist:
Wie kann eine Realisierung eines Datensatzes mit einem Variogramm generiert werden? (umgekehrte Bewegung!)
Das heißt, es ist mindestens ein Variogramm verfügbar, aber weder ein Datensatz noch eine andere Beschreibung ist verfügbar. Ziel ist es, eine Realisierung des ursprünglichen (unbekannten) Datensatzes zu generieren, der ein solches Variogramm haben könnte.
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit einer solchen Realisierung?

Updates / Kommentare: Aus variogramdem obigen Kontext meine ich empirisches Variogramm. Ich nehme an, dass das Anpassen eines Variogrammmodells zumindest für diese Frage kein Problem darstellt. Auch Variogramm ist paarweise erhältlich (h, Gamma).

spatial random-generation variogram Entwickler
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Mit dem Variogramms, meinst du Variogramms Modell ?
Paul Hiemstra

Antworten:

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Mithilfe der sequentiellen Simulation können Sie Realisierungen eines Zufallsfelds mit der im Variogrammmodell angegebenen Kovarianzstruktur generieren. In R kann dies mit gstat erfolgen. Siehe Demo (ugsim) und Demo (uisim) aus R-Codebeispielen von gstat.

Paul Hiemstra
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+1 Zunächst müssen Sie natürlich ein Variogrammmodell an das gezeigte empirische Variogramm anpassen. Beachten Sie, dass geoRauch Simulationen einfach durchgeführt werden können.
whuber
Ich gehe aber davon aus, dass das OP bereits ein Variogramm hat. Sonst wäre das ein Henne-Ei-Problem :).
Paul Hiemstra
Die Grafik in der Frage, Paul, zeigt ein empirisches Variogramm, kein Variogrammmodell. Sie können ein empirisches Variogramm nicht direkt verwenden, um eine stochastische Simulation zu steuern (es wäre nicht eindeutig positiv, daher würde die Simulation wahrscheinlich auf numerische Probleme stoßen). Aber es gibt kein Henne / Ei-Problem: Man passt das Variogrammmodell an dieses empirische Variogramm an und fährt dann fort. Einige Informationen gehen verloren - eine gute variografische Analyse berücksichtigt viel mehr als ein einzelnes empirisches Variogramm im Vakuum - aber das kann hier nicht geholfen werden.
whuber
Mit Huhn und Ei meine ich, dass es ohne Daten, die zum Variogrammmodell passen, kein Variogrammmodell gibt, um neue Daten zu generieren. Und mit Variogramm meine ich Variogrammmodell.
Paul Hiemstra
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Ein Teil meiner Doktorarbeit wurde für die automatische Variogrammanpassung ausgegeben, daher denke ich, dass dies möglich ist;)
Paul Hiemstra