贝叶斯克里金法（基于模型的地质统计学）

贝叶斯克里金法将经典地质统计学插值置于一个完整的概率框架内。它不将变异函数参数视为固定的点估计值，而是为它们设定先验分布，并用观测到的空间数据更新这些先验以获得后验分布。然后，对未采样位置的预测会根据这种不确定性进行边际化处理，从而产生诚实的预测区间，这些区间同时考虑了空间依赖性和参数不确定性。