Nó là một phương pháp đơn giản có một tập hợp các tọa độ (ví dụ, trong 2D như {x,y}) và ít nhất một biến có liên quan (ví dụ v) để tính toán một variogram như một mô tả của sự phụ thuộc không gian của các biến vthông qua lĩnh vực này đang được nghiên cứu.
Câu hỏi xuất hiện với tôi là:
làm thế nào để tạo ra một nhận thức về một tập dữ liệu có một variogram? (di chuyển ngược!)
Nghĩa là, có ít nhất một variogram có sẵn nhưng không có bộ dữ liệu hay mô tả nào khác và mục tiêu là tạo ra một nhận thức về bộ dữ liệu gốc (chưa biết) có thể có một variogram như vậy.
Xác suất để có một nhận thức như vậy là gì?
Cập nhật / Nhận xét:
Từ variogramtrong bối cảnh trên, tôi có nghĩa là variogram theo kinh nghiệm. Tôi cho rằng việc lắp một mô hình variogram không phải là vấn đề ít nhất cho câu hỏi này. Ngoài ra variogram có sẵn như cặp (h, gamma).