R中的简单变异函数，理解gstat::variogram()和对象gstat答案

【问题标题】：Simple variogram in R, understanding gstat::variogram() and object gstatR中的简单变异函数，理解gstat::variogram()和对象gstat
【发布时间】：2018-01-28 20:34:21
【问题描述】：

我在 R 中有一个data.frame，其变量代表位置，其观察值是这些位置中某个变量的度量。我想根据距离测量某些位置的依赖性衰减，因此变异函数对我的研究特别有用。

我正在尝试使用gstat 库，但我对某些参数有点困惑。据我了解（经验）变异函数应该只需要作为基本数据：

变量的位置
对这些变量的观察

然后是其他参数，例如最大距离、方向、...

现在，gstat::variogram() 函数需要一个gstat 类的对象 作为第一个输入。查看函数gstat()的文档我看到它输出了这个类的一个对象，但是这个函数需要一个formula参数，描述为：

将因变量定义为自变量线性模型的公式；假设因变量名称为 z，对于普通和简单克里金法，使用公式 z~1；对于简单的克里金法，还要定义 beta（见下文）；对于通用克里金法，假设 z 线性依赖于 x 和 y，使用公式 z~x+y

谁能解释一下这个公式是干什么用的？

【问题讨论】：

标签： r gstat covariogram

【解决方案1】：

试试

methods(variogram)

您会看到 gstat 有几种变异函数方法，其中一个需要 gstat 对象作为第一个参数。

给定一个data.frame，最简单的就是使用公式法：

variogram(z~1, ~x+y, data)

指定在data 中，z 是观察到的感兴趣变量，~1 指定恒定均值模型，~x+y 指定在x 和y 的列中找到坐标987654329@.

【讨论】：