「デフォルト値」を使用する場合、実際にはクリギングではなく、クリギングアルゴリズムを適用しているだけです。これは、これらのデータで使用した場合は不十分です。
（私は簡単な口調でソープボックスにステップアップします：私の意見では、コンピュータープログラムで悪い結果を得るための最速の方法は、デフォルトのパラメーターを受け入れることです。ArcGISは、道。道徳的ISは、あなたがそれを制御する方法を理解するまで、重要な仕事のためのソフトウェアを使用していない。演説からダウンになりました...）
クリギングが機能するには、「バリオグラフィー」として知られるデータの集中的な予備的な統計分析を行う必要があります。これが最終的にどれだけうまく機能するかは、データと地球統計のスキルに依存します。（全体の本は精液を含め、variographyについて書かれている鉱業地球統計学 Journel＆HuijbregtsとすることによりVariowinイヴァンPannatierによる。）ロバート・ジャーニガンによってモノグラフにおける7つのデータポイントは（米国EPAによって発行された人々が正常にいくつかのようkrigedているが1980年代後半）、そして原則的にあなただけの二、三のポイントを使用してkrigeすることができます（私がしているアルゴリズムを示すためにこれを行って）、20ポイントの最小値から100点までの文献の範囲と親指のルール合意 約30ポイントのようです。
あなたのケースでは、データを記述していませんが、非常に歪んだ分布や定常性の明確な証拠の欠如など、いくつかの明確な問題があります。これらには、特別な統計処理または特殊な形式のクリギング（空間一般化線形モデルなど）が必要です。非常に大量のデータを取得するまで、このようなデータをクリギングする場合、良い結果は得られません。
凡例は、実際にデータを補間するのではなく、密度グリッドを作成しようとしている可能性があることを示唆しています。2つの手順の出力は同じように見えますが、明らかに異なることを行い、解釈が明確に異なります。あなたは、補間データを考慮した場合のサンプルをいくつかの仮想的な連続面から。補間は、非サンプリング値を予測します。標準的な例には、標高測定（地球の表面をサンプリングする）および温度測定（「温度場」をサンプリングする）が含まれます。量に関する完全な情報が得られたら、密度を計算します単位面積あたりのその量の平滑化されたバージョンを表すことを望みます。（補間とは対照的に、予測する非サンプリング値は存在しません。）標準的な例は人口密度です。データはエリア内のすべての個人のカウントです。出力は人口密度のマップです。
