İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Mekânsal analiz›Evrensel Kriging (Eğilimli Kriging)
Regression modelGeostatistics

Evrensel Kriging (Eğilimli Kriging)

Universal Kriging (Kriging with a Trend) · Ayrıca şöyle bilinir: kriging with a trend, kriging with drift, trend kriging, evrensel kriging

Evrensel kriging, ortalaması uzayda sistematik olarak değişen veriler için adi kriging'i genelleştirir; bu, uzamsal bir eğilim veya 'sürüklenme'dir. Ortalamayı koordinatların (veya kovaryantların) bir fonksiyonu olarak modeller ve artık terimleri krig'ler; böylece tahmin varyanslarını döndürürken, tercih edilen bir yönde sürüklenen değişkenleri, örneğin enleme göre düşen sıcaklık veya bir kirletici gradyanı gibi, enterpole edebilir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Evrensel Kriging (Eğilimli Kriging)
ÇokrigingCoğrafi Ağırlıklı Regres…Ters Mesafe Ağırlıklandı…Bayesian Kriging (Model-…Bayesian Universal Krigi…Co-kriging: Çok Değişken…Koşullu Jeoistatistiksel…Global Co-KrigingKüresel KrigingKüresel Adi Kriging

+9 tane daha

Ne zaman kullanılır

Değişkenin adi kriging'in sabit ortalama varsayımını ihlal eden, çalışma alanı boyunca açıkça büyük ölçekli bir eğilim gösterdiği durumlarda evrensel kriging kullanın — yönlü gradyanlar, rakım kaynaklı desenler veya koordinatların veya kovaryantların bir fonksiyonu olarak ifade edebileceğiniz herhangi bir sürüklenme. Bu gibi durumlarda adi kriging'den daha iyi tahminler verir ve yine de belirsizliği ölçer. Uyarılar: eğilim formunu seçmek, aşırı veya eksik belirtilebilen bir modelleme kararıdır, eğilim/artık varyogram tahmini iç içedir ve en iyi REML ile ele alınır ve eğilimi verilerin ötesine ekstrapole etmek risklidir. Ortalama etkin bir şekilde sabit olduğunda, adi kriging daha basittir; tam olarak bilinen bir kovaryant ortalamayı yönlendirdiğinde, harici sürüklenmeli kriging (özel bir durum) doğal seçimdir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Adi kriging'in yapamadığı durağan olmayan ortalamaları (uzamsal eğilim/sürüklenme) ele alır.
  • Tahmin varyansları aracılığıyla kriging'in belirsizlik ölçümünü korur.
  • Koordinatları veya kovaryantları kullanarak esnek eğilim belirtimi.
  • Eğilim sabit olduğunda adi kriging'e indirgenir.
Sınırlılıklar
  • Bir eğilim modeli seçmeyi gerektirir, yanlış belirtme riski taşır.
  • Eğilim ve artık varyogram tahmini iç içedir ve dikkat gerektirir (REML).
  • Döşenen eğilimi verilerin ötesine ekstrapole etmek güvenilmezdir.
  • Deterministik enterpolatörlerden daha karmaşık ve varsayımlara dayalıdır.

SSS

Evrensel kriging adi kriging'den nasıl farklıdır?

Adi kriging bölge genelinde sabit (ancak bilinmeyen) bir ortalama varsayar; evrensel kriging ortalamayı uzamsal bir eğilim (koordinatların veya kovaryantların bir fonksiyonu) olarak modeller ve artık terimleri krig'ler. Verilerin, sabit ortalama varsayımının bozacağı sistematik bir büyük ölçekli gradyan gösterdiği durumlarda evrensel kriging kullanın.

Harici sürüklenmeli kriging nedir?

Bu, eğilimin koordinatların polinomları yerine bilinen, tamamen örneklenmiş bir kovaryant (örneğin bir DEM'den rakım) tarafından yönlendirildiği evrensel kriging'in özel bir durumudur. Güçlü bir yardımcı değişkeni ortalama yapısına dahil etmenin uygun bir yoludur.

Varyogram neden artık terimler üzerinden modellenmelidir?

Çünkü eğilim ham varyogramı şişirir ve bozar, büyük ölçekli sürüklenmeyi yerel korelasyonla karıştırır. İlgilenilen uzamsal korelasyon, eğilim kaldırıldıktan sonraki artık terimlerdedir, bu nedenle kriging sisteminin ihtiyaç duyduğu şey, artık varyogramdır — genellikle REML ile eğilimle birlikte tahmin edilir.

Kaynaklar

  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

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Universal Kriging (Kriging with a Trend). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/universal-kriging

İlişkili yöntemler

ÇokrigingCoğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR)Ters Mesafe Ağırlıklandırma (IDW)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • ÇokrigingMekânsal analiz↔ karşılaştır
  • Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
  • Ters Mesafe Ağırlıklandırma (IDW)Mekânsal analiz↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bayesian Kriging (Model-Based Geostatistics)Bayesian Universal Kriging (BUK)Co-kriging: Çok Değişkenli Jeoistatistiksel İnterpolasyonÇokrigingKoşullu Jeoistatistiksel SimülasyonGlobal Co-KrigingKüresel KrigingKüresel Adi KrigingKüresel Evrensel KrigingTers Mesafe Ağırlıklandırma (IDW)Yerel Evrensel KrigingSıradan KrigingPanel Ordinary Kriging (Panel Sıradan Kriging)Panel Evrensel KrigingSağlam KrigingRobust Universal KrigingUzay-Zaman KrigingUzay-Zaman Evrensel Kriging

Benzer yöntemler

Küresel Evrensel KrigingYerel Evrensel KrigingKriging Mekansal EnterpolasyonuRobust Universal KrigingSıradan KrigingKüresel KrigingUzay-Zaman Evrensel KrigingKüresel Adi Kriging

İlgili referans kavramlar

Gauss Süreç ModelleriMekansal Nokta SüreçleriMeta-RegresyonKısmi En Küçük Kareler RegresyonuÇok Değişkenli RegresyonYapısal Eşitlik Modellemesi

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Universal Kriging (Universal Kriging (Kriging with a Trend)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/spatial-analysis/universal-kriging · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Georges Matheron
Year
1969
Type
Geostatistical interpolation with spatial trend
Subfamily
Geostatistics
Handles
Non-stationary mean (trend/drift)
Output
Prediction + kriging variance
İlişkili yöntemler
ÇokrigingCoğrafi Ağırlıklı Regresyon (GWR)Ters Mesafe Ağırlıklandırma (IDW)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil