크리깅 모델은 관측된 데이터 포인트 간의 공간적 상관관계를 기반으로 샘플링되지 않은 위치에서 알려지지 않은 값을 보간하거나 추정하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 모델은 공간 좌표 집합, 데이터의 공간 종속성을 설명하는 수학 함수 및 관찰된 데이터에서 추정되는 매개 변수 집합으로 정의됩니다. kriging 모델은 데이터 포인트가 공간적으로 자동 상관되고 두 포인트 사이의 공분산이 공간적 분리의 함수라고 가정합니다. 그런 다음 이 모델을 사용하여 관찰된 데이터와 관찰된 데이터 포인트 간의 공간 관계를 기반으로 새 위치에서 알 수 없는 변수의 값을 예측합니다.
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