变异函数计算公式MATLAB地质统计分析

地质统计里用变异函数模型？你觉得挺学术的，但用 MATLAB 来搞这些，其实还蛮。像这篇讲的，直接比较 (9-2) 式和 (9-1) 式，做个小计算就能得到 c0=2.048、c=1.154、a=8.353，凑出一个球状变异函数模型。嗯，这种模型在实际空间统计里用得还挺多，适合地质场景。变异函数的计算说复杂也复杂，说简单也不算难，关键是工具给力。这几个文章就还不错，尤其是用 MATLAB 做函数拟合的那一篇，代码不复杂，响应也快，适合你边看边调。还有关于 高斯模型、柯西模型 甚至 SPC 统计 的也都能看看，思路打开了，模型怎么搭心里就有谱了。如果你平时就在搞空间统计或者做矿产预测、土壤这类项

变异函数的空间统计方法，是搞空间数据的老朋友了。它的核心是用来衡量空间变量之间的相似度，听着有点抽象，简单说就是你拿一个变量，比如地下水位，看看它在不同位置上变化的规律。你只要理解了γ(h)这个半变差函数公式，空间数据就能得心应手了。 一维空间里，变异函数的定义其实挺直白：两个点之间值的差的平方的平均数的一半，就是它的变异函数值。用在地质、环境监测这些场景多，像测污染物分布、矿产资源预测都离不开它。 如果你是用 MATLAB 的，资源也挺多的，像这个变异函数计算公式 MATLAB 地质统计就写得蛮清楚的，代码也不复杂。 要深入点看性质解析，可以点变异函数性质解析；如果想搞清楚变异函数和协方差函

变异函数是地统计学中测量区域化变量空间变化的重要工具。它表示随着距离增加，变量值之间方差变化的一半。变异函数的数学定义为： γ(h) = 1/2 * Var[Z(x) - Z(x+h)] 其中：- γ(h) 是在距离 h 时变量的变化函数- Z(x) 是在位置 x 处的变量值

半变异函数的地统计方法，是做空间插值前绕不开的一步。你得先搞清楚空间数据的变异性和相关性，才能下手插值，不然误差挺大。一般是通过看半变异函数云图，再套个合适的理论模型，像球状的、高斯的、指数的都常见。用最小二乘法估参数，估出来误差小、插值才靠谱。 半变异函数模型用得好，克里金插值的效果才能稳定。比如要做年降水、蒸发量的空间，就得先云图，看看数据是不是有方向性、是不是有范围，才能对症下药。图 4.2.4 和图 4.2.5 就是挺典型的例子，用来选模型挺有参考价值。 最小二乘法这块，如果你是MATLAB党，可以看看这些现成资源： matlab 程序实现最小二乘法，或者想进阶了解下偏最小二乘法的，也

全局G统计量的计算公式是对每一个区域单元的统计量进行t全局G统计量的计算公式是对每一个区域单元的统计量为

第二章随机模拟的基本理论7 第二章随机模拟的基本理论 储层建模中的随机模拟是地质统计学新的发展领域，融合了蒙特卡洛思想建立随机模型并对模型的不确定性进行分析。对空间结构特征的分析和描述依旧是地质统计学的核心任务。 2.1地质统计分析的基本概念 2.1.1区域化变量、随机函数、变差函数 随机函数理论是分析区域化变量（空间变量）的基本理论。分析的地质变量，如孔隙度、渗透率等，是存在于一个特定空间场中的，这个空间场的每一点都可看作一个随机变量，这些随机变量之间并非相互独立，而是存在相关性的，也就是“连续性”。这种连续性在空间上的表现是相近相似、相离相异。其中的如何相似或者如何相异是分析的核心。随机函

（三）地统计分析中，变异函数（又称变差函数或变异矩）是一种基本工具。在一维条件下，变异函数γ(h)定义为：当空间点x在x轴上变化时，区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值Z(x)与Z(x+h)的半方差。这反映了区域化变量在x轴方向上的变异性。

变异函数的理论模型讲得蛮清楚的，尤其适合刚入门地统计的你。分类方法挺系统的，像是球状模型、高斯模型这些常用的都能找到。内容不绕弯子，适合拿来快速掌握建模思路。你要是做空间或者搞插值建模，这个 PPT 可以当个不错的参考。模型分成三大类：有基台值、无基台值和孔穴效应，每类都配了常见例子。比如说指数模型就适合距离影响比较平滑的场景，蛮实用的。除了讲理论，这份资料还配套了不少延伸阅读，像是地统计方法之变异函数和变异函数性质解析，建议你可以点进去瞅瞅，搭配着看更有感觉。，想了解变异函数，是搞地质数据建模、环境模拟这些的，拿它打底还是蛮靠谱的。如果你平时也用GS+或者MATLAB，还能直接对上号。提醒一

多元统计里的关系公式挺实用，尤其是在多个变量之间的关系时。像D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)这个公式，帮你快速判断变量之间的波动叠加。协方差跟数学期望那一组公式也蛮常用，基本上是做协方差的起点。平时在数据或者金融建模里，经常要用到这些关系，熟练掌握挺省事儿的。