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问题插值时间序列数据(平均问题)

你好我想创建两个同位素数据(1970 - 1980)和(2010 - 2020)。可以提,两个映射的插值是基于平均值测量在每个时间段不同的车站。

但是,我现在有问题,我没有特定的数据年电台。

例如,电台B 1970 - 1974和1979 - 1980年的数据。1975 - 1978年的数据丢失!

但是如果我现在计算平均本站并插入数据,包括一个数据集(a)十年,我将会扭曲我的模型!有一个简单的数学解决方案权重数据?

是解决乘以B平均值为0.7,所以加权平均值是3.5吗?

回答

>这是一个解决乘以B平均值为0.7,所以加权平均值是3.5吗?不,这不是一个解决方案。这样做有效地分配一个值为零的站没有数据,这是错误的做法。如果你想填写缺失的数据应用数据插值技术。这种技术只有效采样点之间是否存在相关性。填写那些失踪的差距你需要做额外的计算。您使用哪个方法取决于你想要的结果或者是* * * *现在被认为是国家的艺术领域,适用的数据。直到1990年代中期到2000年代早期,当矿石储量的品位估算值,使用块造型方法,(逆距离权重)[1]的方法。最初,美元\压裂{1}{d}作为美元这是一个相对快速计算执行。后来发现[反距离平方][1]美元(\压裂{1}{d ^ 2})美元给更好的结果。 In some instances, inverse distance to the power $n$, $(\frac{1}{d^n})$, where $n$ generally ranged between 2 and 2.5 was also used. Generally, however, inverse distance squared became industry "standard" for a period of time. The benefit of inverse distance squared weighting compared to simple inverse distance weighting was it gave less weighting to more distance samples. This is based on the logic that samples that are close to one another are more likely to have been deposited under more similar conditions and thus would more likely be related to one another. Since the early 2000s inverse distance weighting methods have been replaced by [kriging][2]. One of the main differences between kriging and all forms of inverse distance weighting is with kriging, the sum of the weights equals 1. With the other methods, there is no limit, or specification to what the sum of the weight should be. [1]: https://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_distance_weighting [2]: https://en.wikipedia.org/wiki/Kriging

编辑总结

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\ begingroup美元非常感谢:) \ endgroup美元
- - - - - -维斯
2022年6月3日13:56

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