「Gis and r 008」の版間の差分
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| + | '''X''' ポイントパターンデータセット（"ppp"クラスのオブジェクト）<br/> | ||
| + | '''f''' 元データから除去され、かつ強度推定のための平面充填の測定に使用されるであろうデータポイントの少数値（0～1の間）<br/> | ||
| + | '''...''' 結果の解像度を測定するas.imに渡される引数<br/> | ||
| + | '''nrep''' 無作為に抽出されたプロシージャーの独立反復数 | ||
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| + | density.ppp の代用となる関数。ポイントパターンデータセットの強度関数の推定値を算定する。 | ||
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| + | データセットXはA・B2つのパターンに無作為に分割される。Aは元データの少数値f、Bは1-fで割り切れる。サブパターンAはディリクレ分割（dirichletを参照）の構成に使用。サブパターンBはポイント集計のために保持。ディリクレ分割のすべてのタイルについて、そこに該当するBのポイント数を集計したのち同じタイルの面積で割り、そのタイル内におけるパターンBの強度推定値を得る。この推定値は、タイル内のXの強度推定値を得るために1-fで除される。結果は強度推定値のピクセルイメージ＝平面充填タイルの連続面として出力される。 | ||
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| + | nrepの値を1より大きくすると、無作為抽出のプロシージャーがその回数だけ繰り返され、結果がより平均に近づく。 | ||
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| + | *Value（値） | ||
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| + | データセットXの強度推定値を持つピクセルイメージ（"im"クラスのオブジェクト）。 | ||
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| + | =====Kriging (Ordinary, Simple, Universal, Block)（クリギング（標準、簡易、ユニバーサル、ブロック））===== | ||
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| + | *Description (説明) | ||
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| + | 与えられたデータセット上で自動クリギングを実行。autofitVariogramを用いて自動的にヴァリオグラムが描かれる。 | ||
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| + | *Usage (使用法) | ||
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| + | autoKrige(formula, | ||
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| + | new_data, | ||
| + | data_variogram = input_data, | ||
| + | block = 0, | ||
| + | model = c("Sph", "Exp", "Gau", "Ste"), | ||
| + | kappa = c(0.05, seq(0.2, 2, 0.1), 5, 10), | ||
| + | fix.values = c(NA,NA,NA), | ||
| + | remove_duplicates = TRUE, | ||
| + | verbose = FALSE, | ||
| + | GLS.model = NA, | ||
| + | start_vals = c(NA,NA,NA), | ||
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| + | *Arguments（引数） | ||
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| + | '''formula''' 独立変数の線形モデルとして従属変数を決める公式。独立変数の名称が'z'の場合、標準・簡易クリギングでは公式'z~1'を用いる（簡易クリギングでは'beta'も定義）。'z'が'x'と'y'に相関する場合、ユニバーサルクリギングでは公式'z~x+y'を用いる。<br/> | ||
| + | '''input_data''' 内挿されるデータを含むSpatialPointsDataFrameクラスのオブジェクト。<br/> | ||
| + | '''new_data''' 位置予測を含むspオブジェクト。new_dataはポイント／グリッド／ポリゴンセットが使用可能。n/aを含むものは付加。このオブジェクトが用意されていない場合はデフォルト値が計算される。この計算は、input_dataの凸包を求めその中に約5,000個のセルを配置することで求められる。<br/> | ||
| + | '''data_variogram''' オプション。空間内挿のためのヴァリオグラム作成に使用する別のデータセットを用意。<br/> | ||
| + | '''block''' ブロックサイズの指定に用いるパラメータ。 例）c(1000,1000)<br/> | ||
| + | '''model''' 自動ヴァリオグラム適合中に検証されるモデルの一覧。<br/> | ||
| + | '''kappa''' 自動ヴァリオグラム適合中に検証されるMaternモデルパラメータ平滑化のための値の一覧。<br/> | ||
| + | '''fix.values''' ヴァリオグラムのパラメータを特定の値に固定するのに使用。3つの長さをもつリストから成る。これによりnugget（エラー）、range（ヴァリオグラムがsillに達する距離）、sill（分散）の固定値が特定される。n/aに対し値を設定するとその値は固定されていないことになる。その場合autofitVariogramに回される。<br/> | ||
| + | '''remove_duplicates''' 論理。input_dataから重複するポイントを取り除く。データセットが膨大な時に使用可。<br/> | ||
| + | '''verbose''' 論理。真ならばautoKrigeが適合プロセス上に追加の情報を出す。<br/> | ||
| + | '''GLS.model''' ヴァリオグラムモデルがこのパラメータによって判断される場合、一般化最小二乗法のサンプルが計算される。<br/> | ||
| + | '''start_vals''' ヴァリオグラム適合のための初期値をだすのに使用可。nugget、range、sillの固定値を順番通りにそれぞれ特定。n/aに対し値を設定するとその値は自動的に選択される。<br/> | ||
| + | '''...''' gstatのkrige関数に渡される引数。 | ||
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| + | *Details（詳細） | ||
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| + | autoKrigeでautofitVariogram関数（ヴァリオグラムモデルを与えられたデータセットに適合させる）を呼び出す。このモデルとデータはnew_dataにおける位置予測に使用される。必須の引数はinput_dataのみ。 | ||
| + | 最も単純な方法は | ||
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| + | autoKrige(meuse) | ||
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| + | この場合標準クリギングがinput_dataの第1カラムに実行される。 | ||
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| + | autoKrige()によりinput_dataとnew_dataの座標系がチェックされる。どちらか一方がn/aの場合、もう一方の投影法に指定される。投影法が互いに異なる場合や一方が投影座標系でない場合（緯度経度座標系など）はエラーが生じる。このエラーはデータが地理座標にあるときgstatが球面状の距離を使用しているために起こるが、ヴァリオグラムモデルはふつう球体上で非負定値行列ではなく、適応モデルも使用不可能（Edzer Pebesma on r-sig-geo）。 | ||
| + | ※指数モデル（Pow）を使用する際の注意：最初のrangeは1に設定。 | ||
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| + | *Value（値） | ||
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| + | 以下の結果を含むautoKrigeオブジェクトを返す： | ||
| + | 内挿（予測、分散、標準偏差）（'''krige_output'''） | ||
| + | サンプルヴァリオグラム（'''exp_var'''） | ||
| + | byautofitVariogramに適合したヴァリオグラムモデル（'''var_model'''） | ||
| + | サンプルヴァリオグラムと適合したヴァリオグラムモデルの平方和（'''sserr'''） | ||
2011年1月17日 (月) 19:17時点における版
※Wiki記法の書き方については http://ja.wikipedia.org/wiki/Help:%E6%97%A9%E8%A6%8B%E8%A1%A8 を参照。
目次
第8回GIS+R勉強会
参加者
報告
東郷
SDA4PP該当ページ：
Intensity Estimate of Point Pattern Using Tessellation（平面充填を用いたポイントパターンの強度推定）
- Description (説明)
ポイントパターンの強度関数の適応推定値を計算する。
- Usage (使用法)
adaptive.density(X, f = 0.1, ..., nrep = 1)
- Arguments（引数）
X ポイントパターンデータセット（"ppp"クラスのオブジェクト）
f 元データから除去され、かつ強度推定のための平面充填の測定に使用されるであろうデータポイントの少数値（0～1の間）
... 結果の解像度を測定するas.imに渡される引数
nrep 無作為に抽出されたプロシージャーの独立反復数
- Details（詳細）
density.ppp の代用となる関数。ポイントパターンデータセットの強度関数の推定値を算定する。
データセットXはA・B2つのパターンに無作為に分割される。Aは元データの少数値f、Bは1-fで割り切れる。サブパターンAはディリクレ分割（dirichletを参照）の構成に使用。サブパターンBはポイント集計のために保持。ディリクレ分割のすべてのタイルについて、そこに該当するBのポイント数を集計したのち同じタイルの面積で割り、そのタイル内におけるパターンBの強度推定値を得る。この推定値は、タイル内のXの強度推定値を得るために1-fで除される。結果は強度推定値のピクセルイメージ＝平面充填タイルの連続面として出力される。
nrepの値を1より大きくすると、無作為抽出のプロシージャーがその回数だけ繰り返され、結果がより平均に近づく。
- Value（値）
データセットXの強度推定値を持つピクセルイメージ（"im"クラスのオブジェクト）。
Kriging (Ordinary, Simple, Universal, Block)（クリギング（標準、簡易、ユニバーサル、ブロック））
- Description (説明)
与えられたデータセット上で自動クリギングを実行。autofitVariogramを用いて自動的にヴァリオグラムが描かれる。
- Usage (使用法)
autoKrige(formula,
input_data,
new_data,
data_variogram = input_data,
block = 0,
model = c("Sph", "Exp", "Gau", "Ste"),
kappa = c(0.05, seq(0.2, 2, 0.1), 5, 10),
fix.values = c(NA,NA,NA),
remove_duplicates = TRUE,
verbose = FALSE,
GLS.model = NA,
start_vals = c(NA,NA,NA),
...)
- Arguments（引数）
formula 独立変数の線形モデルとして従属変数を決める公式。独立変数の名称が'z'の場合、標準・簡易クリギングでは公式'z~1'を用いる（簡易クリギングでは'beta'も定義）。'z'が'x'と'y'に相関する場合、ユニバーサルクリギングでは公式'z~x+y'を用いる。
input_data 内挿されるデータを含むSpatialPointsDataFrameクラスのオブジェクト。
new_data 位置予測を含むspオブジェクト。new_dataはポイント／グリッド／ポリゴンセットが使用可能。n/aを含むものは付加。このオブジェクトが用意されていない場合はデフォルト値が計算される。この計算は、input_dataの凸包を求めその中に約5,000個のセルを配置することで求められる。
data_variogram オプション。空間内挿のためのヴァリオグラム作成に使用する別のデータセットを用意。
block ブロックサイズの指定に用いるパラメータ。 例）c(1000,1000)
model 自動ヴァリオグラム適合中に検証されるモデルの一覧。
kappa 自動ヴァリオグラム適合中に検証されるMaternモデルパラメータ平滑化のための値の一覧。
fix.values ヴァリオグラムのパラメータを特定の値に固定するのに使用。3つの長さをもつリストから成る。これによりnugget（エラー）、range（ヴァリオグラムがsillに達する距離）、sill（分散）の固定値が特定される。n/aに対し値を設定するとその値は固定されていないことになる。その場合autofitVariogramに回される。
remove_duplicates 論理。input_dataから重複するポイントを取り除く。データセットが膨大な時に使用可。
verbose 論理。真ならばautoKrigeが適合プロセス上に追加の情報を出す。
GLS.model ヴァリオグラムモデルがこのパラメータによって判断される場合、一般化最小二乗法のサンプルが計算される。
start_vals ヴァリオグラム適合のための初期値をだすのに使用可。nugget、range、sillの固定値を順番通りにそれぞれ特定。n/aに対し値を設定するとその値は自動的に選択される。
... gstatのkrige関数に渡される引数。
- Details（詳細）
autoKrigeでautofitVariogram関数（ヴァリオグラムモデルを与えられたデータセットに適合させる）を呼び出す。このモデルとデータはnew_dataにおける位置予測に使用される。必須の引数はinput_dataのみ。 最も単純な方法は
autoKrige(meuse)
この場合標準クリギングがinput_dataの第1カラムに実行される。
autoKrige()によりinput_dataとnew_dataの座標系がチェックされる。どちらか一方がn/aの場合、もう一方の投影法に指定される。投影法が互いに異なる場合や一方が投影座標系でない場合（緯度経度座標系など）はエラーが生じる。このエラーはデータが地理座標にあるときgstatが球面状の距離を使用しているために起こるが、ヴァリオグラムモデルはふつう球体上で非負定値行列ではなく、適応モデルも使用不可能（Edzer Pebesma on r-sig-geo）。 ※指数モデル（Pow）を使用する際の注意：最初のrangeは1に設定。
- Value（値）
以下の結果を含むautoKrigeオブジェクトを返す： 内挿（予測、分散、標準偏差）（krige_output） サンプルヴァリオグラム（exp_var） byautofitVariogramに適合したヴァリオグラムモデル（var_model） サンプルヴァリオグラムと適合したヴァリオグラムモデルの平方和（sserr）
