Lompat ke isi

Kriging: Perbedaan antara revisi

Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas
Konten dihapus Konten ditambahkan
Arimbawa (bicara | kontrib)
←Membuat halaman berisi 'Kriging adalah metode geostatistik yang digunakan untuk mengestimasi nilai dari sebuah titik atau blok sebagai kombinasi linier dari nilai conto yang terdapat disekitar t...'
 
Wadaihangit (bicara | kontrib)
k Menambahkan foto ke halaman #WPWP
 
(20 revisi perantara oleh 20 pengguna tidak ditampilkan)
Baris 1: Baris 1:
[[Berkas:Example of kriging interpolation in 1D.png|jmpl|Contoh interpolasi kriging dalam 1 dimensi]]
Kriging adalah metode geostatistik yang digunakan untuk mengestimasi nilai dari sebuah titik atau blok sebagai kombinasi linier dari nilai conto yang terdapat disekitar titik yang akan diestimasi. Bobot kriging diperoleh dari hasil variansi estimasi minimum dengan memperluas penggunaan semi-variogram. Estimator kriging dapat diartikan sebagai variabel tidak bias dan penjumlahan dari keseluruhan bobot adalah satu. Bobot inilah yang dipakai untuk mengestimasi nilai dari ketebalan, ketinggian, kadar atau variabel lain.
'''Kriging''' adalah metode [[geostatistik]] yang digunakan untuk mengestimasi nilai dari sebuah titik atau blok sebagai kombinasi linier dari nilai contoh yang terdapat disekitar titik yang akan diestimasi. Bobot kriging diperoleh dari hasil variansi estimasi minimum dengan memperluas penggunaan semi-variogram. Estimator kriging dapat diartikan sebagai variabel tidak bias dan penjumlahan dari keseluruhan bobot adalah satu. Bobot inilah yang dipakai untuk mengestimasi nilai dari ketebalan, ketinggian, kadar atau variabel lain.
Kriging memberikan lebih banyak bobot pada conto dengan jarak terdekat dibandingkan dengan conto dengan jarak lebih jauh, kemenerusan dan anisotropi merupakan pertimbangan yang penting dalam kriging, bentuk geometri dari data dan karakter variabel yang diestimasi serta besar dari blok juga ditaksir.


Kriging memberikan lebih banyak bobot pada contoh dengan jarak terdekat dibandingkan dengan contoh dengan jarak lebih jauh, kemenerusan dan anisotropi merupakan pertimbangan yang penting dalam kriging, bentuk geometri dari data dan karakter variabel yang diestimasi serta besar dari blok juga ditaksir.
Sifat-sifat Kriging :

1. Struktur dan korelasi variabel melalui fungsi γ(h)
Sifat-sifat Kriging:
2. Hubungan geometri relatif antar data yang mencakup hal penaksiran dan penaksiran volume melalui (Si,Sj) (hubungan antar data) dan sebagai (Si,V) (hubungan antara data dan volume)
# Struktur dan korelasi variabel melalui fungsi γ(h)
3. Jika variogram isotrop dan pola data teratur, maka sistem kriging akan memberikan data yang simetri
# Hubungan geometri relatif antar data yang mencakup hal penaksiran dan penaksiran volume melalui (Si,Sj) (hubungan antar data) dan sebagai (Si,V) (hubungan antara data dan volume)
4. Dalam banyak hal hanya conto-conto di dalam blok dan di sekitar blok memberikan estimasi dan mempunyai suatu faktor bobot masing-masing nol
# Jika variogram isotrop dan pola data teratur, maka sistem kriging akan memberikan data yang simetri
5. Dalam hal ini jangkauan radius conto yang pertama atau kedua pertama tidak mempengaruhi (tersaring).
# Dalam banyak hal hanya contoh-contoh di dalam blok dan di sekitar blok memberikan estimasi dan mempunyai suatu faktor bobot masing-masing nol
6. Efek screen ini akan terjadi, jika tidak ada nugget effect atau kecil sekali ε = C0/C
# Dalam hal ini jangkauan radius contoh yang pertama atau kedua pertama tidak memengaruhi (tersaring).
7. Efek nugget ini menurunkan efek screen
# Efek screen ini akan terjadi, jika tidak ada nugget effect atau kecil sekali ε = C0/C
8. Untuk efek nugget yang besar, semuai conto mempunyai bobot yang sama.
# Efek nugget ini menurunkan efek screen
9. Conto-conto yang terletak jauh dari blok dapat diikutsertakan dalam estimasi ini melalui harga rata-ratanya
# Untuk efek nugget yang besar, semuai contoh mempunyai bobot yang sama.
# Contoh-contoh yang terletak jauh dari blok dapat diikutsertakan dalam estimasi ini melalui harga rata-ratanya

[[Kategori:Geostatistika]]
[[Kategori:Interpolasi]]

Revisi terkini sejak 16 Juli 2024 13.18

Contoh interpolasi kriging dalam 1 dimensi

Kriging adalah metode geostatistik yang digunakan untuk mengestimasi nilai dari sebuah titik atau blok sebagai kombinasi linier dari nilai contoh yang terdapat disekitar titik yang akan diestimasi. Bobot kriging diperoleh dari hasil variansi estimasi minimum dengan memperluas penggunaan semi-variogram. Estimator kriging dapat diartikan sebagai variabel tidak bias dan penjumlahan dari keseluruhan bobot adalah satu. Bobot inilah yang dipakai untuk mengestimasi nilai dari ketebalan, ketinggian, kadar atau variabel lain.

Kriging memberikan lebih banyak bobot pada contoh dengan jarak terdekat dibandingkan dengan contoh dengan jarak lebih jauh, kemenerusan dan anisotropi merupakan pertimbangan yang penting dalam kriging, bentuk geometri dari data dan karakter variabel yang diestimasi serta besar dari blok juga ditaksir.

Sifat-sifat Kriging:

  1. Struktur dan korelasi variabel melalui fungsi γ(h)
  2. Hubungan geometri relatif antar data yang mencakup hal penaksiran dan penaksiran volume melalui (Si,Sj) (hubungan antar data) dan sebagai (Si,V) (hubungan antara data dan volume)
  3. Jika variogram isotrop dan pola data teratur, maka sistem kriging akan memberikan data yang simetri
  4. Dalam banyak hal hanya contoh-contoh di dalam blok dan di sekitar blok memberikan estimasi dan mempunyai suatu faktor bobot masing-masing nol
  5. Dalam hal ini jangkauan radius contoh yang pertama atau kedua pertama tidak memengaruhi (tersaring).
  6. Efek screen ini akan terjadi, jika tidak ada nugget effect atau kecil sekali ε = C0/C
  7. Efek nugget ini menurunkan efek screen
  8. Untuk efek nugget yang besar, semuai contoh mempunyai bobot yang sama.
  9. Contoh-contoh yang terletak jauh dari blok dapat diikutsertakan dalam estimasi ini melalui harga rata-ratanya