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Gaussian Process Regression（GPR）は、柔軟な非線形モデルのフィッティングにスプラインを使用する代わりになることを知っています。特にベイジアン回帰フレームワークにおいて、どちらの状況が他の状況よりも適しているかを知りたいと思います。 私はすでに見てきましたスプライン、平滑化スプライン、およびガウス過程エミュレータを使用することの利点/欠点は何？しかし、この投稿にはGPRに関するものは何もないようです。

14 regression  gaussian-process  splines  kriging 

私は、周囲のいくつかの変数に基づいていくつかの変数の値を予測するためにクリギングを使用する必要がある問題に取り組んでいます。自分でコードを実装したい。それで、私はそれがどのように機能するかを理解するためにあまりにも多くの文書を調べましたが、私はとても混乱していました。一般に、加重平均だと理解していますが、重みを計算して変数の値を予測するプロセスを完全には理解できませんでした。 誰かがこの補間方法の数学的な側面とそれがどのように機能するかを簡単な言葉で私に説明していただけますか？

10 spatial  interpolation  kriging 

geoRand gstat（およびautomap）の両方を使用した空間クリギングのチュートリアルをオンラインで実行しました。空間クリギングを実行でき、その背後にある主要な概念を理解しています。セミバリオグラムを作成する方法、モデルをそれに適合させる方法、および通常のクリギングを実行する方法を知っています。 私が理解していないのは、周囲の測定値の重みがどのように決定されるかです。私はそれらがセミバリオグラムから派生し、予測位置からの距離と測定された点の空間配置に依存していることを知っています。しかし、どうやって？ 誰もが3つのランダムな測定点と1つの予測位置を使用して通常のクリギング（非ベイジアン）モデルを作成できますか？それは啓発的でしょう。

8 prediction  spatial  weights  kriging