covariogram

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我從安裝在遍佈大區域（每個城市一個觀察點）的33個位置的傳感設備獲得三十三個SO2讀數。樣本量是固定的，並且由於安裝的設備數量而不能增加。現在（地理） - 統計這是一個相當小的樣本，因爲許多作者聲稱樣本大小應該在100-150之間以獲得可靠的變差函數。有人可以指導我如何處理這樣的小數據嗎？此外，它實際上將是一個時空分析，但在每個時刻再次有33個觀測值。我真正想問的是，在變差函數估計中，增加面積

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R中的簡單變異函數，瞭解gstat :: variogram（）和對象gstat

R中有一個data.frame，它的變量代表位置，其觀測值是這些位置中某個變量的度量值。我想根據距離來測量某些位置的相關衰減，所以變異函數對我的研究特別有用。我想使用gstat庫，但我對某些參數有些困惑。據我理解（經驗）變差函數應該只需要基本的數據：變量的位置觀察這些變量，然後在其它參數，如maximun距離，方向，... 現在，gstat::variogram()功能需要作爲第一個輸入類

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R中的二值圖像的協變量方法

我想獲得一個協變量圖，以便計算它的一些值。這是以前完成的工作; Quantitative Analysis of Banded Structures in Dual-Phase Steels 只要閱讀第2頁，就足以瞭解該方法。有用於示出本文件中的方法如下圖像：可以看到，作者在上圖中的實施例中使用的圖像，則它們獲得的曲線圖。這裏是我使用的，作爲二進制圖像的圖像：我只想用我的形象，以獲得劇情。