R语言 SpatialTools包 mspe.uk()函数中文帮助文档(中英文对照)

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mspe.uk(SpatialTools)
mspe.uk()所属R语言包：SpatialTools

                                         Calculates mean-square prediction error of Universal Kriging predictions
                                         ，泛克里格预测的计算均方预测误差

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Calculates mean-square prediction error of Universal Kriging  predictions using w,  the n \times np  matrix of kriging weights,  V, the (positive definite) covariance matrix of the  observed responses, Vp, the (positive definite)  covariance matrix of the  predicted responses,and Vop,  the n x np matrix of covariances between the observed  responses and the responses to be predicted.  Uses Armadillo C++ template via RcppArmadillo to perform most of the operations.
，泛克里格预测使用w，n \times np的克立格法的权重矩阵，V，（正定）协方差矩阵所观察到的反应，Vp，计算均方预测误差，（正定）的协方差矩阵的预测的响应，和Vop，n x np所观察到的反应和响应之间的协方差矩阵来进行预测。使用的犰狳C + +模板通过RcppArmadillo执行的操作。


用法----------Usage----------


        mspe.uk(w, V, Vp, Vop)



参数----------Arguments----------

参数：w
The matrix of kriging weights for the predicted responses.  The size is n \times np  
克立格法的权重矩阵预测的响应。的大小是n \times np


参数：V
The covariance matrix of the observed responses.   The size is n times n.  
所观察到的响应的协方差矩阵。的大小n times n。


参数：Vp
The covariance matrix of the responses to be predicted.  The size is np times np.  
要被预测的协方差矩阵的答复。的大小np times np。


参数：Vop
The cross-covariance between the observed responses  and the responses to be predicted.  The size is  n \times np  
所观察到的反应和要被预测的响应之间的互协方差。的大小是n \times np


值----------Value----------

The function returns a list containing mspe, a matrix of size n \times 1 containing the mean-square prediction error of the predicted responses.
该函数返回一个列表，其中包含mspe，矩阵的大小n \times 1的均方预测误差预测的响应。


（作者）----------Author(s)----------


Joshua French



参见----------See Also----------

krige.uk, weights.uk
krige.uk，weights.uk


实例----------Examples----------


        data(toydata)
        X <- toydata$X
        V <- toydata$V
        Xp <- toydata$Xp
        Vp <- toydata$Vp
        Vop <- toydata$Vop
        w <- pweights.uk(X, V, Xp, Vp, Vop)
        mspe.uk(w, V, Vp, Vop)

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