(3) Sobre el concepto de fluctuación

Un conjunto de datos Z(x) con deriva se puede descomponer en dos partes: Z(x)=m(x) R(x)

Donde: m(x ) =E[Z(xi)](i=1, 2, 3,...,n) es la deriva en el punto x, R(x) se llama resto (o fluctuación, fluctuación), y

R(x)=Z(x)-m(x)

Porque [[R(x)]=E[Z(x)-m(x)]=E[Z( x)]-m(x)=0

Entonces, el resto es una variable regionalizada cuya expectativa de datos es 0. Si R(x) satisface el supuesto estacionario (o intrínseco) de segundo orden, entonces The El variograma restante existe y la fórmula es

Teoría básica y aplicación de métodos de geoestadística (estadísticas de información espacial)

R(x) es una función aleatoria con su propia estructura única.

La fluctuación a la que se hace referencia aquí es diferente del residuo en el análisis de tendencia general. Este último representa Z(x)-m*(x), y m*(x) es m(Un estimador de ) mixto. , R(x) es una función aleatoria con sus propias características estructurales. Vea la imagen a continuación.

Diagrama de deriva y residual

Como puede ver en la figura anterior: la deriva m(x) representa un cambio continuo basado en las reglas de la función aleatoria Z(x), mientras que el residual R(x) es un error aleatorio que oscila cerca de m(x), y E[R(x)]=0