# 构建半变异函数模型 model <- variogram(log(price) ~ 1, data, width = 200, alpha = c(0, 90, 45, 135), cutoff = 40000, cloud = TRUE, map = TRUE)
时间: 2024-01-21 11:03:10 浏览: 19
这个是一个使用 R 语言中的 gstat 包构建半变异函数模型的代码。其中 variogram 函数用于计算半变异函数,log(price) ~ 1 表示使用价格的自然对数作为响应变量,data 表示数据集,width 表示在每个方向上用于计算半变异函数的距离间隔,alpha 表示用于计算半变异函数的半方向角度,cutoff 表示用于计算半变异函数的最大距离,cloud 和 map 表示是否绘制半变异函数云图和地图。
相关问题
vgm <- variogram(CEC ~ 1, data_m, width = 1000, cutoff = 50000)
这段代码使用了R语言中gstat包中的variogram()函数来计算CEC数据的半变异函数。具体来说,代码中的参数含义如下:
- CEC ~ 1: 表示我们计算CEC数据的半变异函数,并且不考虑其他因素的影响。
- data_m: 表示我们从data_m数据框中获取CEC数据。
- width = 1000: 表示我们将空间距离划分为一系列的间隔为1000的区间,用于计算半变异函数。
- cutoff = 50000: 表示我们只计算空间距离在0到50000之间的数据,超出该范围的数据将不会被用于计算半变异函数。
执行该代码后,variogram()函数将返回一个包含了半变异函数信息的对象,你可以使用plot()函数来绘制半变异函数的图像,例如:
```
plot(vgm)
```
其中vgm是你通过variogram()函数计算得到的半变异函数对象。绘制出来的图像通常包含了三条线,分别表示样本半变异函数、模型半变异函数以及截距线。你可以根据需要调整参数来适应不同的数据,并且使用fit.variogram()函数来拟合半变异函数。
v <- variogram(data ~ 1, coords)
这段代码在R中计算半变异函数的代码。其中,data是数据集中的变量,coords是数据集中的空间坐标。在计算半变异函数前,需要先安装并加载gstat包,示例代码如下:
```R
# 安装gstat包
install.packages("gstat")
# 加载gstat包
library(gstat)
# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
# 计算半变异函数
v <- variogram(data ~ 1, coords)
```
上述代码中,首先安装并加载了gstat包,然后读取了数据集。接着,使用`variogram()`函数计算半变异函数,并将结果存储在`v`变量中。其中,`data ~ 1`表示只考虑数据集中的变量对空间自相关性的影响,`coords`表示数据集中的空间坐标。计算半变异函数后,可以使用`plot()`函数绘制半变异函数的图像:
```R
# 绘制半变异函数图像
plot(v, main = "Semivariogram")
```
这里使用`plot()`函数绘制半变异函数的图像,并指定了标题为"Semivariogram"。