Je suis en train de comprendre comment le paquet gstat dans l'outil R implémente la méthode de krigeage. J'ai compris le calcul de semi-variogrammes empiriques et de modèles de semi-variogrammes ajustés. Mais je n'ai pas compris comment il implémente l'inversion matricielle pour calculer les poids des estimateurs de krigeage. J'ai un grand ensemble de données contenant 50000 triplets lat-long-precipitaion. Théoriquement l'inversion d'une matrice de taille 50000x50000 doit être faite afin d'obtenir les poids. Alors que cette grande matrice prend plusieurs Go de mémoire de l'homme, ce qui est particulièrement impraticable.Comment l'Inversion Matricielle est effectuée dans la fonction "krige" du paquetage gstat de l'outil R
Ma question est de savoir comment la fonction krige fait tout cela en une seconde?
Cordialement,
Chandan
Merci pour votre réponse Edzer. J'utilise un seul PC avec 4 Go de RAM. J'utilise les commandes suivantes prep_data <- read.table ("C: /Users/skg/Downloads/data.txt", header = T) joindre (prep_data) coordonnées (prep_data) = x + y ~ prep <- variogramme (v ~ x + y, données = prep_data, largeur = 10, seuil = 100) model1.out <- fit.variogram (prep, vgm (70000, "Sph", 40,20000)) predpts <- matrice (c (60,190,225,50,110,185), ncol = 2, byrow = T) predpts.g <- data.frame (x = prédites [, 1], y = prédites [, 2]) coordonnées (prédites .g) <- ~ x + y g <- gstat (NULL, "nouveau.v", v ~ 1, données = prep_data, modèle = model1.out) trois.pred <- predict (g, predpts.g Cordialement, Chandan – Chandan
Quelle sortie gstat a-t-il donnée après l'étape 'predict'? –
La sortie est la valeur à trois points de prédiction three.pred coordonnées new.v.pred new.v.var 1 (60, 190) 1305,29919 34483,78 2 (225, 50) 311,84032 54113,63 3 (110, 185) 65.89723 57739.50 – Chandan