क्रिंगिंग मॉडल के लाभ:
1. स्थानिक डेटा परिवर्तनशीलता का एक संभाव्य प्रतिनिधित्व प्रदान करता है।
2. नए डेटा के साथ मॉडल को आसानी से अपडेट किया जा सकता है।
3. यह एक लचीली विधि है जिसे विभिन्न रूपों में लागू किया जा सकता है, जैसे कि साधारण, सार्वभौमिक या सूचक सिंचाई।
4. इसका उपयोग डेटा को प्रक्षेपित या एक्सट्रपलेशन करने के लिए किया जा सकता है, डेटासेट में लापता मानों को भरना।
5. यह स्थानिक स्वसंबंध के लिए खाता है और डेटा बिंदुओं के बीच की दूरी के आधार पर भविष्यवाणियों को समायोजित करता है।
क्रिगिंग मॉडल के नुकसान:
1. मॉडल को सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है।
2. यह स्थिरता की धारणा पर निर्भर करता है, जो मानता है कि डेटा के स्थानिक पैटर्न और आंकड़े समय के साथ नहीं बदलते हैं।
3. गणना प्रक्रिया विशेष रूप से बड़े डेटासेट के लिए समय लेने वाली हो सकती है।
4. मॉडल मानता है कि स्थानिक कोवरोग्राम ज्ञात है या इसका सटीक अनुमान लगाया जा सकता है।
5. क्रिंगिंग मॉडल गैर-स्थिर डेटा के लिए उपयुक्त नहीं हो सकते हैं, जैसे कि समय के साथ बदलते रुझान या भिन्नता वाले।
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