Experimental covariance for heterotopic data set

Here you can suggest new features to be added to RGeostats package.

Experimental covariance for heterotopic data set

Postby Didier Renard » Thu Jul 17, 2014 8:59 pm

De la part de M. Woillez:

Dans un cas d'échantillonnage hétérotopique de deux variables, on ne peut pas estimer de covariance au lag 0 (normal). Du coup classiquement on ne calcule pas de variogramme croisé et on a recours à la covariance non-centrée pour l'analyse structurale. Ce qui est recommandé de faire dans RGeostats actuellement, n'est ce pas?

Pourtant selon Emery (2010), il existe des algorithmes qui peuvent gérer le fait que des valeurs peuvent être manquantes dans la matrice du variogramme expérimental.

Qu'en penses tu? Et que me recommandes tu de procéder avec RGeostats?

Ref: Emery, X., 2010. Iterative algorithms for fitting a linear model of coregionalisation. Computers and Geosciences 36: 1150-1160.
Didier Renard
 
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