Перекрестная проверка (Инструменты Geostatistical Analyst)

Краткая информация

Удаляет одну точку данных и прогнозирует связанное с ней значение, используя данные из остальных местоположений. Этот инструмент используется, прежде всего, для сравнения прогнозируемого значения с наблюдаемым значением для получения важной информации о некоторых параметрах модели.

Более подробно о перекрестной и обычной проверках

Использование

• При использовании этого инструмента в Python объект result содержит и класс пространственных объектов, и CrossValidationResult, имеющий следующие свойства:

  • Count—Общее количество используемых опорных точек.

  • Mean Error—Средняя разность между измеренными и проинтерполированными значениями.

    

  • Root Mean Square Error—Указывает, насколько хорошо модель прогнозирует измеренные значения. Чем меньше эта ошибка, тем лучше.

    

  • Average Standard Error—Среднее значение стандартных ошибок прогноза.

    

  • Mean Standardized Error—Среднее значение нормированной ошибки. Это значение должно быть близко к 0.

    

  • Root Mean Square Standardized Error—Значение должно быть близко к 1, в случае, если стандартные ошибки прогноза допустимы. Если среднеквадратичная нормированная ошибка больше единицы, значит в прогнозах недооценена вариабельность. Если среднеквадратичная нормированная ошибка меньше единицы, значит, в прогнозах вариабельность переоценена.

    

  • Percent in 90% Interval—Процент точек, находящихся в 90-процентном доверительном интервале перекрестной проверки. Это значение должно быть близко к 90.

  • Percent in 95% Interval—Процент точек, находящихся в 95-процентном доверительном интервале перекрестной проверки. Это значение должно быть близко к 95.

  • Average CRPS—Cредний непрерывный ранжированный вероятностный балл (CRPS) всех точек. CRPS позволяет измерить отклонение от функции прогнозируемого совокупного распределения для каждого найденного значения данных. Это значение должно быть как можно меньше. Этот способ оценки имеет преимущества по сравнению с другими оценками перекрестной проверки, потому что он сравнивает данные с полным распределением, а не с прогнозами для конкретной точки. Вычисление этой статистики включает симуляции, поэтому оно не может быть записано простой формулой.

  Для инструментов ОВР, Интерполяция по методу глобального полинома, Радиальные базисные функции, Интерполяция диффузии с барьерами и** Интерполяция ядра с барьерами** доступны только результаты среднее и среднеквадратичная ошибка.

  Процент в интервале 90%, Процент в интервале 95% и Средний CRPS доступны только для моделей Эмпирический байесовский кригинг и Прогнозирование регрессии ЭБК.

• Поля в дополнительном классе выходных объектов описаны в инструменте Слой GA в точки.

Параметры

• Dialog
• Python

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входной геостатистический слой	Анализируемый геостатистический слой.	Geostatistical Layer
Выходной класс точечных объектов (Дополнительный)	Хранит статистику перекрестной проверки по каждому положению в геостатистическом слое.	Feature Class

Производные выходные данные

Подпись	Объяснение	Тип данных
Количество	Общее количество используемых опорных точек.	Long
Средняя ошибка	Средняя ошибка – усредненная разность между измеренными и прогнозируемыми значениями.	Double
Среднеквадратическая ошибка	Среднеквадратичная ошибка указывает, насколько близко модель прогнозирует замеренные значения.	Double
Средняя стандартная	Средняя стандартная ошибка — среднее значение стандартных ошибок прогноза.	Double
Средняя нормированная	Средняя нормированная ошибка – среднее значение нормированной ошибки.	Double
Квадратный корень из среднего стандартизированный	Квадратный корень из среднего стандартизированный — должен быть близок к единице в случае, если стандартные ошибки прогноза допустимы.	Double
Процент в интервале 90%	Процент в интервале 90% — процент точек, находящихся в 90-процентном доверительном интервале перекрестной проверки. Это значение должно быть близко к 90.	Double
Процент в интервале 95%	Процент в интервале 95% — процент точек, находящихся в 95-процентном доверительном интервале перекрестной проверки. Это значение должно быть близко к 95.	Double
Средний CRPS	Средний CRPS — средний непрерывный ранжированный вероятностный балл (CRPS) всех точек. CRPS позволяет измерить отклонение от функции прогнозируемого совокупного распределения для каждого найденного значения данных. Это значение должно быть как можно меньше. Этот способ оценки имеет преимущества по сравнению с другими оценками перекрестной проверки, потому что он сравнивает данные с полным распределением, а не с прогнозами для конкретной точки. Вычисление этой статистики включает симуляции, поэтому оно не может быть записано простой формулой.	Double

Параметры среды

Текущая рабочая область, Географические преобразования, Выходная система координат, Коэффициент параллельной обработки

Информация о лицензировании

• Basic: Требуется Geostatistical Analyst
• Standard: Требуется Geostatistical Analyst
• Advanced: Требуется Geostatistical Analyst

Связанные разделы

• Обзор группы инструментов Утилиты для Geostatistical Analyst
• Поиск инструмента геообработки