前言

數(shù)據(jù)可視化無疑是探索性數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要且必要的組成部分。此外，我們經(jīng)常希望根據(jù)一階(first-order)和二階(second-order)特征的總結(jié)來探索時(shí)空數(shù)據(jù)。在這里，我們考慮經(jīng)驗(yàn)均值(empirical means)和經(jīng)驗(yàn)協(xié)方差(empirical covariances)的可視化、時(shí)空協(xié)變函數(shù)和半變異函數(shù)(spatio-temporal covariograms and semivariograms)、經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(empirical orthogonal functions)的使用及其相關(guān)的主成分時(shí)間序列，以及時(shí)空典型相關(guān)分析。

1.經(jīng)驗(yàn)空間均值(Empirical Spatial Means)

1.1公式層面

1.2代碼實(shí)現(xiàn)

library("CCA")  library("tidyverse") library("gstat")  library("sp")  library("spacetime")  library("STRbook")

我們現(xiàn)在使用 data 命令加載 NOAA 數(shù)據(jù)集。為了使數(shù)據(jù)大小易于管理，我們?nèi)×怂囊粋€(gè)子集，對(duì)應(yīng)于 1993 年 5 月至 9 月這幾個(gè)月的最高日溫度。我們還添加了一個(gè)新變量 t，它在數(shù)據(jù)集的開頭從 1 開始&#

總結(jié)

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