R代码球状模型拟合半变异函数模型

下面是使用 R 语言进行球状模型拟合半变异函数的代码示例：

# 加载所需的包
library(gstat)

# 读取数据
data(meuse)
coordinates(meuse) <- c("x", "y")

# 计算半变异函数
v <- variogram(log(zinc) ~ 1, meuse, width = 100, cutoff = 600, 
               map = FALSE, alpha = c(0, 45, 90), na.action = na.omit)

# 绘制半变异函数图
plot(v, main = "Variogram for zinc concentration")

# 拟合球状模型
fit <- fit.variogram(v, model = vgm("Sph", psill = 0.4, range = 300, nugget = 0.1))

# 输出拟合结果
fit

# 绘制拟合图
plot(v, fit, main = "Variogram for zinc concentration (Spherical model)")

代码中首先读取了 meuse 数据集，然后使用 `variogram` 函数计算了半变异函数，并使用 `plot` 函数绘制了半变异函数图。接着使用 `fit.variogram` 函数拟合了球状模型，并输出了拟合结果。最后使用 `plot` 函数绘制了拟合图。需要注意的是，球状模型的参数需要根据实际情况进行调整，这里仅给出了一个示例。

相关问题

写一个R代码，用球状模型拟合半变异函数，参数包括步长，变程，基台，块金，块金效应

好的，这里是一个使用球状模型拟合半变异函数的 R 代码：

library(gstat)

# 定义半变异函数
h <- function(h, a, c0, c) {
  ifelse(h <= a, c0 + c * (3 * h / (2 * a) - 0.5 * (h / a)^3),
         c0 + c)
}

# 设定参数
nugget <- 0
sill <- 1
range <- 10
n <- 100
model <- vgm(psill = sill, model = "Sph", range = range, nugget = nugget)

# 生成随机点
set.seed(123)
x <- runif(n)
y <- runif(n)
z <- rnorm(n)

# 计算距离矩阵
d <- spDists(cbind(x, y))

# 计算半变异函数值
v <- h(d, range, nugget, sill - nugget)

# 拟合球状模型
fit <- fit.variogram(vgm(psill = sill, model = "Sph", range = range), v, d)

# 绘制拟合结果
plot(fit, d, v, main = "Spherical Model Fitting")

其中，`nugget` 表示块金效应，`sill` 表示基台加块金，`range` 表示变程。`h` 函数定义了球状模型的半变异函数形式，`fit.variogram` 函数用于拟合半变异函数。最后，通过 `plot` 函数可视化拟合结果。

R拟合半变异函数模型，用球状模型拟合

好的，以下是用球状模型拟合半变异函数的 R 代码：

# 生成随机数据
set.seed(123)
n <- 100
x <- runif(n)
y <- runif(n)
z <- rnorm(n)

# 计算距离矩阵
dist_mat <- as.matrix(dist(cbind(x, y)))

# 计算半变异函数
gamma <- variogram(z ~ x + y, data = data.frame(x, y, z), width = max(dist_mat) / 10, cutoff = max(dist_mat) / 2)

# 拟合球状半变异函数模型
spherical_model <- fit.variogram(gamma, vgm("Sph", psill = max(gamma$gamma), range = max(dist_mat) / 2))

# 绘制拟合结果
plot(gamma, pch = 16, col = "black", main = "Spherical model")
lines(spherical_model, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("Experimental", "Spherical"), col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)

上述代码中，首先生成了随机数据，并计算了距离矩阵`dist_mat`。然后，用`variogram`函数计算半变异函数`gamma`。接着，用`vgm`函数定义了球状半变异函数模型，并用`fit.variogram`函数拟合半变异函数曲线得到`spherical_model`。最后，绘制了实验结果和拟合结果的图像，并加入了图例。