Regression modelGIS / spatial

الكرينج البيزي (الإحصاء الجيولوجي القائم على النماذج)

يُدمج الكرينج البيزي الاستيفاء الإحصائي الجيولوجي الكلاسيكي ضمن إطار احتمالي كامل. بدلاً من التعامل مع معلمات المتغير العشوائي (variogram) كتقديرات نقطية ثابتة، فإنه يضع توزيعات مسبقة عليها ويحدّث هذه التوزيعات المسبقة ببيانات مكانية مُلاحظة للحصول على توزيع لاحق. ثم يتم تهميش التنبؤات في المواقع غير المفحوصة عبر هذا عدم اليقين، مما ينتج عنه فترات تنبؤية صادقة تأخذ في الاعتبار كلاً من الاعتماد المكاني وعدم يقين المعلمات.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Diggle, P. J., Tawn, J. A., & Moyeed, R. A. (1998). Model-based geostatistics. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 47(3), 299–350. DOI: 10.1111/1467-9876.00113
  2. Handcock, M. S., & Stein, M. L. (1993). A Bayesian analysis of kriging. Technometrics, 35(4), 403–410. DOI: 10.1080/00401706.1993.10485354

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Kriging (Model-Based Geostatistics). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/spatial-analysis/bayesian-kriging

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateBayesian Kriging (Bayesian Kriging (Model-Based Geostatistics)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/spatial-analysis/bayesian-kriging · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026