魔法师传奇2
半变异函数/协⽅差建模是空间描述和空间预测之间的关键步骤。地统计的主要应⽤是预测未采样位置处的属性值(克⾥⾦法)。
经验半变异函数和协⽅差可提供有关数据集的空间⾃相关的信息。但是，不提供所有可能⽅向和距离的信息。因此，为确保克⾥⾦法预测的克⾥⾦法⽅差为正值，根据经验半变异函数/协⽅差拟合模型(即连续函数或曲线)是很有必要的。
经验半变异函数/协⽅差值的不同视图
地统计向导可提供经验半变异函数值的三种不同视图。可以使⽤任意数量(⼀个、两个或全部三个)的视图来帮助您根据数据拟合模型。默认视图显⽰了已丢弃和已平均化的经验半变异函数/协⽅差值。
已丢弃值显⽰为红⾊的点，是通过使⽤宽为⼀个步长的⽅形像元将经验半变异函数/协⽅差点组合(分组)在⼀起后⽣成的。平均点显⽰为蓝⾊的⼗字符号，是通过将处于圆周分区内的经验半变异函数/协⽅差点进⾏分组后⽣成的。丢弃点显⽰半变异函数/协⽅差值中的局部变化，⽽平均值显⽰半变异函数/协⽅差值的平滑变化。在很多情况下，根据平均值拟合模型会更容易⼀些，因为它们将为数据中的
空间⾃相关提供相对简洁的视图，与丢弃点相⽐，平均值将显⽰的半变异函数值的变化更为平滑。
显⽰点控件可以设置为“已丢弃和已平均化”(如上图所⽰)、“已丢弃”或“已平均化”(如下图所⽰)。
此外，还可以向图中添加线。这些线是根据已丢弃的经验半变异函数/协⽅差值进⾏拟合的局部多项式。如果将显⽰搜索⽅向选项设置为 True，则只会显⽰根据“显⽰搜索⽅向”⼯具的中轴样带中经验半变异函数/协⽅差表⾯拟合的局部多项式，如下图所⽰：
根据经验数据拟合的半变异函数/协⽅差模型应该：
穿过已丢弃值(红⾊的点)云的中⼼。
穿过尽可能接近平均值(蓝⾊的⼗字符号)的位置。
穿过尽可能接近线(绿⾊的线)的位置。
请记住，即使模型没有完全拟合经验数据，您对现象的认识也可以决定模型的形状和块⾦以及变程值、偏基台值和各向异性值(回想⼀下，经验数据只是要构建的真实现象模型的样本，并不能完全代表真实现象的所有空间和统计⽅⾯)。
园林通 不同类型的半变异函数/协⽅差模型
Geostatistical Analyst 为构建经验半变异函数模型提供以下函数：
圆
球⾯
四球
五球
爱去情来
指数
⾼斯
有理⼆次⽅程式
孔洞效应
K-Bessel
水凝萃
稀有金属材料与工程 J-Bessel
稳定的
所选模型会影响未知值的预测，尤其是当接近原点的曲线形状明显不同时。接近原点处的曲线越陡，最接近的相邻元素对预测的影响就越⼤。
中国机电供求信息网 这样，输出曲⾯将更不平滑。每个模型都⽤于更准确地拟合不同种类的现象。
下图显⽰了两个常⽤模型(“指数”和“⾼斯”)并标识了函数的不同之处：
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