克里金模型可以生成何种类型的输出表面?
克里金法和协同克里金法都是预测方法,最终目标是生成一个预测值表面。而且,您可能还会希望了解预测值的准确性。可生成三种不同类型的预测图,其中的两种关联有标准误差。您可选择按模型组织克里金方法;而本章节将按目标对它们进行组织。考虑下图,假定三个位置的预测都为正态分布:
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预测将位于每条曲线的中心,同时可为整个表面生成预测图。观察左侧的三个图,如果要预测值大于阈值 1(举例来说)的要素概率,可计算曲线下虚线右侧的面积。每个位置的预测分布都不同。因此在保持阈值恒定时,将为整个表面生成概率图。观察右侧的三个图,如果要预测值概率为 5% 的分位数,请计算虚线上的值(取自 x 轴)。同样,每个位置的预测分布都不同。因此在保持概率恒定时,将为整个表面生成分位数图。可为预测图和概率图生成标准误差图。下表给出各种方法和输出图以及主要假设条件:
| 
 克里金法和协同克里金法  | 
 预测  | 
 预测标准误差  | 
 分位数图  | 
 概率图  | 
 标准误差指示图  | 
|---|---|---|---|---|---|
| 
 普通克里金  |  
 X  |  
 X  |  
 X*  |  
 X*  |  |
| 
 泛克里金  |  
 X  |  
 X  |  
 X*  |  
 X*  |  |
| 
 简单克里金  |  
 X  |  
 X  |  
 X*  |  
 X*  |  |
| 
 指示克里金  |  
 X  |  
 X  | |||
| 
 概率  |  
 X  |  
 X  | |||
| 
 析取克里金  |  
 X**  |  
 X**  |  
 X**  |  
 X**  | |
经验贝叶斯  | X  | X  | X*  | X*  | |
面插值  | X  | X  | 
*要求多元正态分布假设条件
**要求成对二元正态假设条件
9/15/2013
