geor

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패키지를 설치 했는데도 R이 함수를 찾을 수 없습니다. (geoR에서) .nlmP는

나는 install.packages("geoR") library(geoR) .nlmP(f,parameters) 를 작성하고 그것을 Error: could not find function ".nlmP" 무엇을 할을 반환? 는 내가 첫 번째 대답이 제안하는 무엇, 그것은 nlmP가 geoR에 대한 수출 네임 스페이스에 있지 않기 때문에 Error i

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문제 설치 geoR 패키지

방금 X 및 R 스튜디오 (버전 3.0.1)를 내 Xubuntu 13.10에 설치했습니다. geoR 패키지를 사용하고 싶습니다. install.packages("geoR") Installing package into ‘/home/.../R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.0’ (as ‘lib’ is unspecified) ...

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automap 패키지를 사용한 교차 유효성 검사 관련 문제

geoR 패키지의 ca20-Dataset에 대해 교차 유효성 검사를 수행하고 싶습니다. 예를 들어 meuse-dataset을 사용하면이 방법이 정상적으로 작동하지만 데이터 세트의 경우 SpatialPointsDataFrame의 크기와 관련하여 이상한 문제가 발생합니다. 아마 당신은 자신이를 시도하고 autoKrige.cv 기능이 작동하지 않는 이유 을 설명

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NAs를 사용하여 래스터 데이터의 분산을 계산하십시오.

요약 : NA 값이 포함 된 래스터 데이터 세트가 있고 NA를 무시하고 그 값을 계산할 수 있습니다. 어떻게해야합니까? im으로 저장된 readGDAL 함수를 사용하여 R에로드 한 이미지가 있습니다. 이것을 재사용 가능하게 만들려면 이미지에 dput의 결과가 https://gist.github.com/2780792에 있습니다. 이 데이터의 변형을 표시하려고

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키워드 오류 : rpy2를 사용하여 geoR에서 as.geodata 함수를 호출하십시오.

나는 작업중인 스크립트에서 SyntaxError: keyword can't be an expression을 얻고 있습니다. 저는 Python에서 rpy2 (및 R 패키지 geoR)을 사용하여 R의 데이터베이스 기능을 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스에서 검색 한 데이터 테이블을 사용합니다. 데이터는 좌표계와 지형 통계 모델에 사용될 수치 데이터의 2

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공분산 행렬

geoR 패키지가 공분산 함수를 계산하는 방법을 설명 할 수 있는지 궁금합니다. 나는 당신이 그것을 손으로 어떻게 할 것인지를 의미합니까? library(geoR) #suppose I have the following coordinates X = c(60,30,20,40) Y = c(50,20,50,50) my_coordinates = cbind(X

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오류 : 'X'목록입니다,하지만 난 언제 R.의 베리오 그램을 플롯하려고 요소 'X'와

'y'를 가지고 있지 않습니다 아래의 코드를 실행 : library(geoR) Data = as.geodata(Data2, coords.col=1:2, data.col=3) VG = variog(Data2,estimator.type="classical") VG.fit = variofit(VG, ini.cov.pars =c(0.095,1.4), cov.

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x, y 및 z가있는 목록을 데이터 프레임으로 변환합니다. x, y 및 z의 길이가 다른 경우 R

x, y 및 z의 데이터가 불연속 점으로 나타나는 상황이 있습니다. x, y, z 점을 다음과 같이 보간하기 위해 akima 패키지를 사용했습니다. 내가 x와 y 점의 그리드가 각 x의, y를 데이터 세트 내가 가지고있는 것처럼 > summary(jd) Length Class Mode x 40 -none- numeric y 40 -none- n

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스케일 된 역 카스 퀘스트 분포의 샘플

R에서 스케일 된 inv-chisquared 분포를 생성하고 싶습니다. geoR에는 이것을 생성하는 R 함수가 있습니다. 하지만 이것을 생성하기 위해 감마 분포를 사용하고 싶습니다. 나는이 둘은 동일합니다 생각 : X ~ rinvchisq(100, df=d, scale=s) 1/X ~ rgamma(100, shape=d/2, scale=2/(d*s))