변동도
"혼합 모형" 보고서의 변동도 그림은 관측값의 거리를 기반으로 관측값의 공간 또는 시간 상관관계를 설명합니다. 이 그림에서는 반분산이 거리 또는 시간의 함수로 표시됩니다. 이론적으로 반분산은 지정된 거리만큼 떨어진 위치에서 반응 값 간의 차이에 대한 분산의 2분의 1입니다. 지정된 거리에서 반분산과 상관관계는 반비례 관계를 나타냅니다. 지정된 거리에서 값 간의 상관관계가 작으면 해당 거리에서 관측값 간의 반분산이 큽니다.
모형 적합 창에서 등방성 반복 구조(AR(1), 공간 또는 공간(너겟 사용))를 지정하면 변동도 그림이 기본적으로 표시됩니다. 잔차 구조를 지정하는 경우 빨간색 삼각형 메뉴에서 "변동도" 옵션을 선택하면 변동도 계산에 사용할 연속형 열을 선택할 수 있습니다. 데이터의 공간 또는 시간 구조를 설명하는 열을 개수 제한 없이 포함할 수 있습니다.
초기 변동도 보고서에는 거리에 대한 경험적 반분산 그림이 표시됩니다. 배경 정보를 포함한 자세한 내용은 Antedependent 공분산 구조에서 확인하십시오.
등방성 구조에 대한 반분산 곡선
반분산 곡선은 AR(1), 거듭제곱, 지수, 가우시안 및 구형과 같은 등방성 공분산 구조에 대해 제공됩니다. 공간 구조의 경우 너겟을 사용한 모형과 사용하지 않은 모형에 대해 곡선이 제공됩니다.
이론적 모형에 대한 곡선은 공분산 모수 추정값을 사용하여 적합됩니다. 기본 계산식은 Chilès and Delfiner 연구 자료(2012) 및 Cressie 연구 자료(1993)에서 확인하십시오.
이론적 모형을 사용하여 데이터가 선택된 등방성 구조에 맞는지 확인할 수 있습니다. 잔차 구조를 선택한 경우 경험적 변동도를 사용하여 데이터가 시간 또는 공간 구조를 나타내는지 확인할 수 있습니다. 점이 수평선을 따르면 거리에 따라 상관관계가 변하지 않으며 잔차 구조가 적절하다는 것을 의미합니다. 점이 패턴을 표시하는 경우 다양한 등방성 모형을 적합시키면 모형을 재적합하는 데 적절한 반복 구조가 제안될 수 있습니다.
너겟
너겟은 변동도 원점의 값 0에서 매우 작은 분리 거리의 반분산 값으로 수직 이동을 나타냅니다. 너겟을 사용한 변동도 모형은 원점에서 불연속성을 가집니다. 0 바로 위의 거리에 대한 이론적 곡선의 값이 너겟입니다.
변동도 옵션
AR(1)
AR(1) 공분산 구조에 대한 변동도를 그림에 표시합니다.
공간
지수, 가우시안, 거듭제곱 또는 구형 공분산 구조에 대한 변동도를 그림에 표시합니다.
공간(너겟 사용)
너겟을 사용하여 지수, 가우시안, 거듭제곱 또는 구형 공분산 구조에 대한 변동도를 그림에 표시합니다.