Tecnica geostatistica d'interpolazione dati: il Kriging...

[Tormenta]

Uau, tutto in R?

OK, allora la domanda di riserva è (ammetto che andrebbe meglio altrove): che procedura devo usare?

Arrivo a creare un oggetto lista con nomi stazioni, altitudini, coordinate, temperature, ma da lì non so come procedere. A suo tempo ho provato a invocare ipolate ma mi esce qualche errore che non capisco (credo che voglia un dataframe e non una lista e che lo voglia ordinato per coordinate, cose che non mi riescono ancora).

Mi scuso per il contenuto tecnico e i chiari sintomi di dilettantismo totale in R...

cerca nell'help della libreria sgeostat

library(sgeostat)

in particolare la funzione krige.

Se hai problemi, chiedi.

[Borat]

cerca nell'help della libreria sgeostat

library(sgeostat)

in particolare la funzione krige.

Se hai problemi, chiedi.

Grazie! Non sa da quanti mesi sacramento su quella cosa!


Pensavo di abbandonare R in quanto la cosa non mi riusciva, e usarlo solo per leggere i dati dalla fonte, produrre gli scatterplot e le tabelle, e poi avviare qualcos'altro che leggesse il file di dati assemblato prodotto da R per cavare fuori le mappe, ma se posso fare tutto in R è baldoria assoluta.

Arci-grazie!

[Tormenta]

Grazie! Non sa da quanti mesi sacramento su quella cosa!


Pensavo di abbandonare R in quanto la cosa non mi riusciva, e usarlo solo per leggere i dati dalla fonte, produrre gli scatterplot e le tabelle, e poi avviare qualcos'altro che leggesse il file di dati assemblato prodotto da R per cavare fuori le mappe, ma se posso fare tutto in R è baldoria assoluta.

Arci-grazie!

Scherzi?
R fa tutto!!!
Pure il caffè!

[aleceppi]

Si lo conosco, ci ho lavorato spesso.
Molto utile ma anche molto delicato....
La cosa buona è che è un interpolatore esatto, quindi laddove hai il valore ritroverai dopo l'interpolazione il valore che hai messo.
Con Cressman ad esempio puoi avere 25 in un punto e ritrovarti 23 dopo l'interpolazione.

Se è per farci le mappe giornaliere o orarie ti dico che il kriging funziona bene solo se hai tante osservazioni...quindi nei punti della penisola dove ci sono pochi valori, non ha senso usarlo. Servirebbe comunque, anche nel caso tu abbia una buona copertura dati, un autofit del semivariogramma, cosa che lo rende meno preciso. Non puoi infatti metterti li per ogni mappa che vuoi fare a scegliere i parametri (sill,nugget e range).
Ti suggerisco questo bellissimo articolo che mi ha dato molti spunti.
http://ams.allenpress.com/perlserv/?...%2FJAM2295%2E1
Se ti serve il PDF contattami nella chat dello staff.


Ottimo anche il cokriging che ti consente di mantenere il legame con l'orografia, anche se per me è più ostico da usare. Un modello digitale del terreno ad un km di risoluzione lo puoi trovare qui:
http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/topo/

Spero di esserti stato di aiuto.
Paolo

1000 grazie, vedremo cosa verrà fuori, poi vi faccio sapere.

[aleceppi]

Uau, tutto in R?

OK, allora la domanda di riserva è (ammetto che andrebbe meglio altrove): che procedura devo usare?

Arrivo a creare un oggetto lista con nomi stazioni, altitudini, coordinate, temperature, ma da lì non so come procedere. A suo tempo ho provato a invocare ipolate ma mi esce qualche errore che non capisco (credo che voglia un dataframe e non una lista e che lo voglia ordinato per coordinate, cose che non mi riescono ancora).

Mi scuso per il contenuto tecnico e i chiari sintomi di dilettantismo totale in R...

Ma se prendi lo script di Matlab che è simile a R, non riesci a modificarlo o prendere spunto e poi plottare quello che vuoi?

http://mox.polimi.it/~bonavent/tutorials.html
Gaussian random field generation and basic Kriging estimators (originally: Exercise class material, PhD Course on Environmental Statistics, Politecnico di Milano, 2006-8)

[aleceppi]

Allego un articolo sulle precipitazioni in Scozia e una presentazione.

[Borat]

Ma se prendi lo script di Matlab che è simile a R, non riesci a modificarlo o prendere spunto e poi plottare quello che vuoi?

http://mox.polimi.it/~bonavent/tutorials.html
Gaussian random field generation and basic Kriging estimators (originally: Exercise class material, PhD Course on Environmental Statistics, Politecnico di Milano, 2006-8)

Grazie per la segnalazione, ma non conosco Matlab.

Sono un utente abbastanza primitivo, uso Stata e Spss in primis, e R quando mi serve qualcosa di particolare che quelli non fanno.

Grazie lo stesso.

[aleceppi]

Grazie per la segnalazione, ma non conosco Matlab.

Sono un utente abbastanza primitivo, uso Stata e Spss in primis, e R quando mi serve qualcosa di particolare che quelli non fanno.

Grazie lo stesso.

Spss?Urca...
Ci hanno fatto un corso su quello, molto carino per gli amanti della statistica.
Però ad esmepio per fare un box-whisker plot ho scaricato un plug-in di excel.

[francisco]

Salve a tutti, ho bisogno urgentemente di fare una domandina ai "Guru".

Innanzitutto sono rimasto sorpreso ( e vi faccio i complimenti) nel vedere un forum dove si parla di analisi spaziale, mi sto accorgendo che la letteratura italiana su questa materia scarseggia veramente. Immaginiamoci a vedere un forum

Nella mia tesi mi sto occupando di un analisi temporale (e spaziale...si spera) di variabili meteo ed inquinanti (è un anno che ci sbatto, riesco a modellare e stimare ARIMA, SARIMA, ARIMA X-12, XARIMA con R, SPSS, S-plus e stavo pure iniziando con SAS..)

...il problemino è un altro...cioè l'analisi spaziale....

...vi spiego meglio...purtroppo ho una grande sfortuna, quella cioè di lavorare con sole 12 al massimo 13 centraline e quindi l'ipotesi classica di stima tramite kriging sembra assolutamente da evitare. Le mie domande sono:

1) Con un numero così esiguo di stazioni qual'è la metodologia più utilizzata per effettuare una buona (o almeno decente) analisi spaziale?

2) Conoscete letteratura (possibilmente italiana) o anche materiale via internet dove se ne parla?

3) Vi è un particolare tipo di kriging che si può utilizzare in questi casi?

4) La stima mediante Kriging bayesiano può risolvere il problema? (anche se preferirei evitarlo)

5) Se si, conoscete letteratura(possibilmente in italiano) o materiale in internet in cui se ne parla?

6) Finite le domande )

Scusate per l'irruenza, ma lacuriosità è tanta, e quando ogni volta mi trovo a leggere centinaia di pubblicazioni dove ti effettuano un analisi spaziale con i crismi, con solo 11-12 centraline utilizzando le procedure bayesiane di Kriging mi si rode il fegato, perchè purtroppo nel nostro corso abbiamo fatto poco riguardante l'inferenza spaziale bayesiana e perchè i libri che ho (teorici) e il materiale(pratico) che trovo su internet sono in inglese.

Spero in qualche risposta,
saluti a tutti

[Tormenta]

Salve a tutti, ho bisogno urgentemente di fare una domandina ai "Guru".

Innanzitutto sono rimasto sorpreso ( e vi faccio i complimenti) nel vedere un forum dove si parla di analisi spaziale, mi sto accorgendo che la letteratura italiana su questa materia scarseggia veramente. Immaginiamoci a vedere un forum

Nella mia tesi mi sto occupando di un analisi temporale (e spaziale...si spera) di variabili meteo ed inquinanti (è un anno che ci sbatto, riesco a modellare e stimare ARIMA, SARIMA, ARIMA X-12, XARIMA con R, SPSS, S-plus e stavo pure iniziando con SAS..)

...il problemino è un altro...cioè l'analisi spaziale....

...vi spiego meglio...purtroppo ho una grande sfortuna, quella cioè di lavorare con sole 12 al massimo 13 centraline e quindi l'ipotesi classica di stima tramite kriging sembra assolutamente da evitare. Le mie domande sono:

1) Con un numero così esiguo di stazioni qual'è la metodologia più utilizzata per effettuare una buona (o almeno decente) analisi spaziale?

2) Conoscete letteratura (possibilmente italiana) o anche materiale via internet dove se ne parla?

3) Vi è un particolare tipo di kriging che si può utilizzare in questi casi?

4) La stima mediante Kriging bayesiano può risolvere il problema? (anche se preferirei evitarlo)

5) Se si, conoscete letteratura(possibilmente in italiano) o materiale in internet in cui se ne parla?

6) Finite le domande )

Scusate per l'irruenza, ma lacuriosità è tanta, e quando ogni volta mi trovo a leggere centinaia di pubblicazioni dove ti effettuano un analisi spaziale con i crismi, con solo 11-12 centraline utilizzando le procedure bayesiane di Kriging mi si rode il fegato, perchè purtroppo nel nostro corso abbiamo fatto poco riguardante l'inferenza spaziale bayesiana e perchè i libri che ho (teorici) e il materiale(pratico) che trovo su internet sono in inglese.

Spero in qualche risposta,
saluti a tutti

Premetto che non so rispondere accuratamente alle tue domande.
Ma forse non ce n'è bisogno.
Il numero di centraline...tante o poche dipende dallo spazio che vuoi rappresentare e dalla risoluzione con cui vuoi avere il tuo output.

Se hai 13 centraline in 13 metri quadrati (tanto per fare un esempio) il kriging credo tu lo possa usare.