ScholarGate
Assistent
Regression modelGeostatistics

Cokriging

Cokriging breidt kriging uit door één of meer gecorreleerde secundaire variabelen te gebruiken om de voorspelling van een primaire variabele te verbeteren. Wanneer de variabele van interesse spaarzaam wordt bemonsterd, maar een gerelateerde, goedkopere variabele dicht wordt bemonsterd, ontleent cokriging kracht aan de secundaire variabele via hun kruiscorrelatie, wat resulteert in nauwkeurigere interpolaties en voorspellingsvarianties dan wanneer alleen de primaire variabele wordt gekrigeerd.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

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

Bronnen

  1. Matheron, G. (1963). Principles of geostatistics. Economic Geology, 58(8), 1246–1266. DOI: 10.2113/gsecongeo.58.8.1246
  2. Cressie, N. A. C. (1993). Statistics for Spatial Data (Revised ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 978-0-471-00255-0

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 2). Cokriging (Multivariate Geostatistical Interpolation). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/spatial-analysis/cokriging

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

Geciteerd door

ScholarGateCokriging (Cokriging (Multivariate Geostatistical Interpolation)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/spatial-analysis/cokriging · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026