เปรียบเทียบวิธี

	Bayesian Kriging (Model-Based Geostatistics)	Universal Kriging (Kriging ที่มีแนวโน้ม)
สาขาวิชา	การวิเคราะห์เชิงพื้นที่	การวิเคราะห์เชิงพื้นที่
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	1993–1998	1969
ผู้ริเริ่ม	Diggle, Tawn & Moyeed; Handcock & Stein	Georges Matheron
ประเภท	Bayesian spatial interpolation	Geostatistical interpolation with spatial trend
แหล่งต้นตำรับ	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.	Matheron, G. (1963). Principles of geostatistics. Economic Geology, 58(8), 1246–1266.
ชื่อเรียกอื่น	Bayesian geostatistics, model-based geostatistics, Bayesian spatial interpolation, stochastic kriging	kriging with a trend, kriging with drift, trend kriging, evrensel kriging
ที่เกี่ยวข้อง	5	3
สรุป	Bayesian Kriging embeds classical geostatistical interpolation inside a full probabilistic framework. Instead of treating variogram parameters as fixed point estimates, it places prior distributions on them and updates these priors with observed spatial data to obtain a posterior distribution. Predictions at unsampled locations are then marginalised over this uncertainty, yielding honest predictive intervals that account for both spatial dependence and parameter uncertainty.	Universal kriging generalizes ordinary kriging to data whose mean varies systematically across space — a spatial trend or 'drift'. It models the mean as a function of the coordinates (or covariates) and krigs the residuals, so it can interpolate variables that drift in a preferred direction, such as temperature falling with latitude or a pollutant gradient, while still returning prediction variances.