Cokriging
Cokriging extends kriging to use one or more correlated secondary variables to improve prediction of a primary variable. When the variable of interest is sparsely sampled but a related, cheaper-to-measure variable is densely sampled, cokriging borrows strength from the secondary variable through their cross-correlation, yielding more accurate interpolations and prediction variances than kriging the primary variable alone.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- Matheron, G. (1963). Principles of geostatistics. Economic Geology, 58(8), 1246–1266. · DOI 10.2113/gsecongeo.58.8.1246
- Cressie, N. A. C. (1993). Statistics for Spatial Data (Revised ed.). John Wiley & Sons. · ISBN 978-0-471-00255-0
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.