Language
Country/Area
No result found
Misteri Kriging: Bagaimana cara mencapai prediksi yang tidak memihak terbaik?
Metode kriging berasal dari geostatistik dan sekarang telah banyak digunakan dalam analisis spasial dan percobaan komputasi.Metode interpolasi berbasis proses Gaussian ini bertujuan untuk memprediksi nilai-nilai lokasi yang tidak teramati dengan rata-rata tertimbang dari nilai-nilai yang diketahui.Di antara semua jenis metode prediksi, metode Kriging menonjol dengan karakteristik prediksi linier tidak bias terbaik, menjadikannya alat penting untuk penelitian dan aplikasi saat ini.
Kriging bukan hanya teknik interpolasi, tetapi juga melibatkan pemahaman mendalam tentang proses stokastik.Ini memungkinkan analis untuk membuat prediksi yang masuk akal di tempat -tempat di mana data tidak ada dan mengukur ketidakpastian yang relevan.
Dasar dari metode Kriging terletak pada proses Gaussian, di mana sampel setiap titik didistribusikan sesuai dengan beberapa fungsi kovarians.Ini berarti bahwa metode Kriging tidak hanya memperhitungkan sampel yang saat ini diamati, tetapi juga membuat prediksi nilai -nilai yang mungkin di masa depan untuk setiap potensi lokasi yang tidak teramati.Teori utama teknik ini diusulkan pada tahun 1960 oleh ahli matematika Prancis George Matelon, yang penelitiannya awalnya didasarkan pada tesis master Danny Krieger, yang melakukan emas di tambang Witwattersland di Afrika Selatan.
Metode Kriging bekerja dengan memperhitungkan variabel acak di sekitar titik data yang diketahui dan kemudian menghitung prediksi berdasarkan lokasi spasial mereka.Jika data yang dipertimbangkan memiliki beberapa tingkat stabilitas, prediksi yang masuk akal dari nilai -nilai yang tidak diketahui dapat diperoleh.Asumsi ini memungkinkan metode kriging untuk mengatur model prediksi yang lebih efisien sambil mendapatkan langkah -langkah ketidakpastian.
Melalui desain fungsi kovarians yang tepat, metode Kriging dapat memastikan kesalahan kuadrat rata -rata minimum dari hasil prediksi, menjadikannya alat yang sangat penting dalam inferensi spasial.
Kriging dapat dianggap sebagai bentuk optimasi Bayesian.Dimulai dengan distribusi fungsi sebelumnya, yang merupakan proses Gaussian dengan sendirinya.Ini berarti bahwa untuk dua poin, proses mengevaluasi kovarians berdasarkan lokasi spasial dari dua poin ini.Ketika pengamatan baru masuk, dikombinasikan dengan data pengamatan ini, distribusi posterior untuk setiap lokasi baru dapat dihasilkan, yang juga merupakan distribusi Gaussian, yang dapat dengan mudah dihitung dari pengamatan dan variannya.
Saat melakukan inferensi spasial, ide inti kriging adalah menggunakan kombinasi linier untuk memprediksi lokasi yang tidak teramati.Nilai -nilai yang diprediksi ini didasarkan pada rata -rata tertimbang dari data yang diketahui, di mana perhitungan bobot dimaksudkan untuk mencerminkan kedekatan struktural antara nilai -nilai yang diketahui dan estimasi lokasi.Lebih penting lagi, desain metode Kriging juga perlu menghindari penyimpangan yang disebabkan oleh distribusi sampel yang tidak merata.
Tidak hanya itu, bobot yang digunakan dalam metode kriging juga dapat meminimalkan varian prediksi, yang memastikan kekokohan dan keakuratan prediksi.
Metode kriging dapat memperoleh berbagai metode prediksi yang berbeda berdasarkan sifat acak bidang acak dan tingkat stabilitas yang telah ditentukan.Metode kriging klasik termasuk kriging biasa, kriging sederhana dan kriging umum, dll. Metode ini diterapkan pada asumsi yang berbeda dalam keadaan yang berbeda.Dalam kriging biasa, diasumsikan bahwa rata -rata yang tidak diketahui tetap di dalam area pencarian, sedangkan kriging sederhana lebih lanjut mengasumsikan bahwa rata -rata diketahui untuk rentang keseluruhan.Aturan Kriging universal memperhitungkan model universal tren polinomial, sehingga memberikan kemampuan prediksi yang lebih fleksibel.
Berbagai varian kriging digunakan di berbagai bidang, dari eksplorasi sumber daya alam hingga ilmu lingkungan, dan bahkan dalam perencanaan kota.Mengambil eksplorasi geologis sebagai contoh, metode Kriging dapat secara efektif mengubah poin pengambilan sampel yang jarang menjadi penilaian sumber daya yang komprehensif, dengan demikian membantu perusahaan membuat keputusan investasi yang lebih cerdas.Metode yang lebih dalam, Kriging juga dapat membuat prediksi yang lebih berwawasan ke depan untuk membantu para peneliti ilmiah memahami perubahan potensial dalam kegiatan geologis.
Namun, dengan pengembangan teknologi dan diversifikasi metode pengukuran, tantangan yang dihadapi Kriging juga meningkat.Misalnya, cara memproses set data yang lebih besar dan bagaimana meningkatkan efisiensi komputasi akan menjadi arah penelitian di masa depan.
Dalam aplikasi masa depan, bagaimana Kriging akan menggabungkan teknologi dan metode yang muncul untuk lebih meningkatkan akurasi prediksi?
