उच्च सोने की डली प्रभाव के साथ अर्धजीर्ण की व्याख्या?


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मैंने पैकेज gstat, variogram()फ़ंक्शन का उपयोग करते हुए R में एक सेमिवेरियोग्राम बनाया । मैं यह देखना चाहता हूं कि क्या मेरे मॉडल के अवशेषों में स्थानिक निरंकुशता है (निवास के एक कार्य के रूप में प्रजातियां बहुतायत में, साइटों में कुछ किमी से 900 किमी की दूरी पर, एक गोंद का उपयोग करके फैला हुआ है)।

मेरी इकाइयां किमी में हैं, और इसलिए मेरी व्याख्या है कि सीमा 100 किमी से अधिक है जब तक कि स्थानिक स्वायत्तता अब "मुद्दा" नहीं है। मैं सोच रहा हूं कि क्या कोई समझा सकता है कि सोने की डली इतनी ऊंची क्यों लगती है? क्या इसका मतलब यह है कि समान स्थानों पर भी, अभी भी अपेक्षाकृत उच्च अंतर है? या, इस लहराती वेरोग्राम का मतलब है कि मुझे अपने लैग्स और लैग की दूरी को समायोजित करना चाहिए जब तक कि मुझे अधिक विशिष्ट आकार नहीं मिलता?

Gstat, डिफ़ॉल्ट ब्रेक और अधिकतम दूरी का उपयोग करना

थोड़ा और जांच करने के लिए, मैंने variog()पैकेज जियोआर में फ़ंक्शन का भी उपयोग किया , और उपयोग किया breaks=seq(0,100,10), कोशिश करने के लिए और बस करीब दूरी पर (समान अंक और समान मॉडल अवशिष्ट का उपयोग करके) देखें। यह इंगित करता है कि निकटतम बिंदु अधिक भिन्न हैं, जिसका कोई मतलब नहीं है। शायद यह इंगित करता है कि कोई स्थानिक निरंकुशता नहीं है, और यह कि मेरा मॉडल इसके लिए पहले से ही जिम्मेदार है।

जियोआर का उपयोग करते हुए, 100 किमी तक

मुझे यह उत्कृष्ट स्रोत मिला, "आँसू के बिना जियोटैट्स" , और पृष्ठ 51 पर फिटिंग वेरोग्राम पर कुछ अच्छी सलाह है। इस सलाह से, मेरे पहले वाले को सही सीमा लगती है। तो यह पहले प्रश्न पर वापस जाता है - मैं इसकी व्याख्या कैसे करूं?


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लगता है कि आपके अवशेषों में कोई स्थानिक निरंकुशता नहीं है, इसलिए यह आपके मामले में अच्छी खबर है, है ना?
राडोक्सु

मुझे यकीन नहीं था कि मैं इसे सही ढंग से व्याख्या कर रहा था, लेकिन अगर इस तरह की उच्च डली और एक लहराती साजिश होने से लगभग कोई ऑटोकैरेलेशन (जैसा कि एक वेरोग्राम के मिसफिटिंग के विपरीत) इंगित करता है, तो हाँ - यह बहुत अच्छी खबर है! व्याख्या पर आपकी राय के लिए धन्यवाद, यह जानने के लिए अच्छा है कि मैं रास्ता बंद नहीं कर रहा हूं।
स्नोटोसर्फ

जवाबों:


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मैं सोच रहा हूं कि क्या कोई समझा सकता है कि सोने की डली इतनी ऊंची क्यों लगती है? क्या इसका मतलब यह है कि समान स्थानों पर भी, अभी भी अपेक्षाकृत उच्च अंतर है?

हां, एक उच्च डली प्रभाव (मूल में उच्च अर्धसूत्रीविभाजन) बताता है कि छोटी दूरी पर नमूना डेटा के बीच एक कमजोर (या कोई नहीं) स्थानिक निर्भरता (स्वतःसंक्रमण) है। यह नमूना अंतराल की तुलना में कम सीमा वाले डेटा की संरचना का मामला हो सकता है, लेकिन दूसरी तस्वीर यह इंगित करती है कि ऐसा नहीं है।

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