克里金方法插值

<p><span style="LINE-HEIGHT: 1.8; FONT-SIZE: 14px" class="post_message">问两个问题：</span></p>
<p><span style="LINE-HEIGHT: 1.8; FONT-SIZE: 14px" class="post_message">（1）在使用克里金方法插值时，到底需不需要对原始未处理过的采样数据进行正态分布检验呢？</span></p>
<p><span style="LINE-HEIGHT: 1.8; FONT-SIZE: 14px" class="post_message">（2）如果原始未处理过的采样数据需符合正态分布，我还从相关教材上看到，“只有当[Z(X(i)-Z(X(i)+h)]^2具有正态分布时，变异函数r*(h)才是期望的一切最小方差无偏估计”，这是不是意味着仅仅原始数据服从正态分布还是不够的呢？？也就是[Z(X(i))-Z(X(i)+h)]^2也要服从正态分布？</span></p>
<p><span style="LINE-HEIGHT: 1.8; FONT-SIZE: 14px" class="post_message"></span> </p>
<p><span style="LINE-HEIGHT: 1.8; FONT-SIZE: 14px" class="post_message">谢谢</span></p>

通常用的比较多的是普通克里金，泛克里金的结果通常和普通克里金的结果比较一致，只是在边远地区泛克里金的克里金方差要比普通克里金的克里金方差要大，也就是在边缘地区以及数据量少的地方普通克里金的效果要好一点。简单克里金通常不用，因为那个全局均值已知且不变的假设在现实中很难满足。这就是单变量三种克里金。对于有多个变量的，还可以引入其他变量还辅助计算某个数据不充分的变量。在不满足线性条件时应用吸取克里金。还有一个常用的是指示克里金，这个对极值就不敏感。根据你的需要来用。但是要用克里金插值前提是必须要数据量比较充足，否则插值结果的精度也是很不好的，如果数据量充足，个人认为克里金插值是最好的选择。其他的几种插值方法不是很了解，但是在应用是你可以都试一下，看看哪个插值结果更符合实际。<br/>

<p>附件详细说明了如何检验数据是否服从正态分布，并说明了使用SPSS软件来检验的方法</p>
<p> </p>
<p><a href="attachment/2012-6/20126118524166885.doc">2012-6/20126118524166885.doc</a><br/></p>