R语言半变异函数分析如何获取模型拟合参数

在R语言中，可以使用"nlme"包中的"gnls"函数进行半变异函数分析。在进行模型拟合后，可以使用"summary"函数获取模型拟合参数。例如：

library(nlme)
# 构建模型
model <- gnls(response ~ gls(distance, correlation = corSpatial(form = ~ x + y)), data = data, params = list(theta = 1, nugget = 1), start = list(theta = 1, nugget = 1))
# 获取模型拟合参数
summary(model)

其中，"theta"为空间相关性参数，"nugget"为基于点的自相关结构的误差方差。执行"summary(model)"后，可以查看相关参数的估计值、标准误等信息。

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R语言半变异函数分析拟合指数模型并获取模型拟合参数

在R语言中，可以使用"nlme"包中的"gnls"函数进行半变异函数分析。要拟合指数模型，需要指定半变异函数的形式为指数函数。具体代码如下：

library(nlme)
# 构建模型
model <- gnls(response ~ gls(distance, correlation = corExp(form = ~ x + y)), data = data, params = list(theta = 1, nugget = 1), start = list(theta = 1, nugget = 1))
# 获取模型拟合参数
summary(model)

其中，"theta"为空间相关性参数，"nugget"为基于点的自相关结构的误差方差。执行"summary(model)"后，可以查看相关参数的估计值、标准误等信息。

R语言半变异函数分析拟合指数模型

在R语言中，可以使用"nlme"包中的"gnls"函数进行半变异函数分析。要拟合指数模型，需要指定半变异函数的形式为指数函数。具体代码如下：

library(nlme)
# 构建模型
model <- gnls(response ~ gls(distance, correlation = corExp(form = ~ x + y)), data = data, params = list(theta = 1, nugget = 1), start = list(theta = 1, nugget = 1))

其中，"response"为响应变量，"distance"为空间距离变量，corExp表示使用指数半变异函数，"theta"为空间相关性参数，"nugget"为基于点的自相关结构的误差方差。执行完该代码后，即可得到拟合的指数模型。