gstat 3 Введение в пространственно-временную вариографию

*Пространственно-временные вариограммы в R: полное введение с использованием пакетов gstat и spacetime* В этой лекции доктор Аарон Смит подробно рассматривает основы и практический рабочий процесс *пространственно-временной вариографии* с использованием пакетов R *gstat* и **spacetime**. Если вы работаете с данными об окружающей среде, мониторингом качества воздуха, геостатистикой или любым набором данных, изменяющимся *как в пространстве, так и во времени*, этот учебный материал даст вам необходимые концептуальные знания и практический код. *Что вы узнаете из этого видео:* Как работают пространственно-временные структуры данных в R (`STFDF`, `spacetime`) Почему важны временная автокорреляция и кросс-корреляция Как вычислять и интерпретировать пространственно-временные выборочные вариограммы Подгонка *метрических* и *разделимых* моделей пространственно-временной вариограммы Визуализация карт вариограмм, срезов и 3D-макетов Практические аспекты кригинга в пространстве-времени Распространенные ошибки при выборке времени, агрегировании данных или определении анизотропии *Пример из реальной жизни:* Мы анализируем **измерения качества воздуха PM10 по всей Германии**, исследуя временные закономерности, пространственную структуру и полную пространственно-временную зависимость, используя данные за более чем 1800 дней. *Доктор Практический совет Смита:* Прежде чем углубляться в пространственно-временное моделирование, начните с простого — игнорируйте пространство, игнорируйте время, агрегируйте, разделяйте и шаг за шагом развивайте интуицию. Эта лекция покажет вам, как это сделать. *Используемые пакеты R:* `gstat`, `spacetime`, `sf`, `ggplot2`, `lattice`, `magrittr` и другие. *Основано на официальном руководстве по gstat* Эдзера Пебесмы и Бенедикта Грэлера, с дополнительными комментариями, улучшениями рабочего процесса и примерами для обучения. Если вы изучаете *геостатистику**, **экологическую статистику**, **пространственную науку о данных* или **моделирование на основе R**, эта лекция даст вам четкий, воспроизводимый путь к одному из самых мощных инструментов пространственной статистики. **Ставьте лайки, делитесь и подписывайтесь**, чтобы получать больше обучающих материалов по пространственной статистике, программированию на R, геостатистике и воспроизводимым рабочим процессам.