Diskussion:Kriging

Letzter Kommentar: vor 1 Jahr von Sigma^2 in Abschnitt Fehler in der Einleitung

Kriging-Typen

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Eine Unterscheidung/Nennung der Typen Punkt-Kriging <=> Block-Kriging, sowie Indikator-Kriging und Co-Kriging wäre hier gut. -- Turnvater Jahn 19:14, 14. Mai 2008 (CEST)Beantworten

+1. Mir bekannte Kriging-Varianten wären: Simple K., Ordinary K., Co-K., Universal K. und Regression K. Wie sind Punkt- bzw. Block-Kriging zu verstehen? Entspricht das der Unterscheidung zwischen lokaler und globaler Interpolation? --anitagraser - Disk. - P:UNS 13:26, 26. Mai 2010 (CEST)Beantworten
Wer verwendet Punkt-Kriging und Block-Kriging? Wer verwendet Co-Kriging? Ohne Quellenangaben tut sich hier nichts.--Sigma^2 (Diskussion) 23:00, 22. Sep. 2023 (CEST)Beantworten

Aussprache

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Wie ist denn die korrekte Aussprache? --Bussela 21:12, 13. Feb. 2011 (CET)Beantworten

Laut englischsprachiger Wikipedia mit normalem g, also kein "dsch". --Moddin van Schrijer 22:54, 30. Nov. 2011 (CET)Beantworten

Fehler in der Einleitung

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Dies wird beim Kriging vermieden und zwar durch die Berücksichtigung der statistischen Abstände zwischen der in die Berechnung eines Punktes einfließenden Nachbarn. Die gewichteten Mittel werden folglich so optimiert, dass der Schätzer den wahren Wert ermittelt.
Grammatikalisch falsch ("zwischen der ... Nachbarn"), vor "und zwar" fehlt das Komma und überhaupt: Ergibt die Aussage Sinn? Kann ein statistisches Schätzverfahren den wahren Wert ermitteln? Das wäre ja dann keine Schätzung mehr, sondern sicheres Wissen. --88.73.71.246 16:25, 24. Feb. 2012 (CET)Beantworten

Der Satz "Außerhalb der Geostatistik ist das Verfahren als Gaußprozess-Regression bekannt." ist unbelegt und meines Wissens falsch. Ich beabsichtige, diesen Satz zu streichen. --Sigma^2 (Diskussion) 17:39, 15. Sep. 2023 (CEST)Beantworten

Ist jetzt belegt. --Physikinger (Diskussion) 15:51, 16. Sep. 2023 (CEST)Beantworten

Was sollen statistische Abstände sein?--Sigma^2 (Diskussion) 23:01, 22. Sep. 2023 (CEST)Beantworten

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Der Weblink in der Literaturliste (http://www.nbb.cornell.edu/neurobio/land/OldStudentProjects/cs490-94to95/clang/kriging.html) fuehrt ins Leere. (nicht signierter Beitrag von 195.37.70.39 (Diskussion) 16:10, 1. Dez. 2015 (CET))Beantworten

Scheint erledigt, Link ist nicht mehr im Artikel enthalten. --man (Diskussion) 14:52, 14. Jun. 2020 (CEST)Beantworten
Dieser Abschnitt kann archiviert werden. --Sigma^2 (Diskussion) 23:02, 22. Sep. 2023 (CEST)

Prognose-, kein Schätzverfahren

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Ich habe heute eine größere Überarbeitung korrigiert, in der systematisch der Begriff Schätzung eingeführt wurde. Beim Schätzen geht es darum, einen unbekannten Parameter (eine feste Größe) mit Hilfe einer Stichprobe zu schätzen. Bei der Prognosefragestellung geht es darum, den Wert einer zufälligen Größe (z. B. einer zukünftigen Beobachtung) möglichst gut vorherzusagen. Man könnte umgangssprachlich von "Schätzen" sprechen. Aber fachsprachlich ist Schätzen einer der wichtigsten Grundbegriffe der induktiven Statistik und dieser Fachbegriff kann in einer Enzyklopädie nicht falsch verwendet werden.--Sigma^2 (Diskussion) 22:27, 18. Sep. 2023 (CEST)Beantworten

Ich sehe da keinen wirklichen Unterschied. Ob man nun eine Stichprobe aus einer tatsächlichen Verteilung zieht oder nur einen einzelnen Fall vorliegen hat, dessen Wahrscheinlichkeiten man als eine hypothetische Verteilung von Möglichkeiten betrachtet, kommt in der mathematischen Behandlung aufs gleiche raus. --Physikinger (Diskussion) 07:53, 19. Sep. 2023 (CEST)Beantworten
@Sigma^2: um explizit zu sein: denkst du an einen Unterschied wie bei Prognoseintervall und Konfidenzintervall? Das Konfidenzintervall ist ein Intervall für einen geschätzten Lageparameter, während das Prognoseintervall ein Intervall ist, in dem die nächsten Messungen wahrscheinlich angetroffen werden. biggerj1 (Diskussion) 08:43, 19. Sep. 2023 (CEST)Beantworten
Genau, ein Konfidenzintervall ist eine Intervallschätzung, es handelt sich um ein zufälliges, von der Stichprobe abhängendes Intervall, das einen festen, unbekannten Wert (einen Verteilungsparameter) mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit überdeckt. Ein Prognoseintervall für eine zukünftige Beobachtung ist – im einfachsten Fall ein – festes, nicht zufälliges Intervall, dass die Realisierung einer Zufallsvariable mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit enthält.--Sigma^2 (Diskussion) 09:43, 19. Sep. 2023 (CEST)Beantworten
Wenn Du den Unterschied nicht sehen willst, dann fehlen Dir elementarste Grundlagen der schließenden (induktiven) Statistik. Als Anwender siehst Du vielleicht keinen Unterschied, wenn Du dich nur für die Realisierungen interessiert. Aber ob ein zufälliges Intervall einen festen Punkt enthält oder ein festes Intervall einen zufälligen Punkt enthält, ist gerade von der mathematischen Behandlung ein grundsätzlicher Unterschied.--Sigma^2 (Diskussion) 09:43, 19. Sep. 2023 (CEST)Beantworten
@Physikinger das Beispiel mit dem Würfel im Artikel Prognoseintervall wird dich abholen, falls du es nicht ohnehin schon kennst (ich gehe mal vom Besten Fall aus und du weist sowieso schon worüber wir reden :) ) biggerj1 (Diskussion) 10:55, 19. Sep. 2023 (CEST)Beantworten
@Sigma^2, kurze Frage zur Nomenklatur? Kann ein Prognoseintervall nicht auch "geschätzt" werden? Bspw. Falls X eine normalverteilt Zufallsvariable ist:  . Ist in diesem Fall das Intervall   nicht auch "geschätzt" (und könnte durch Vorfaktoren aus der Student-t-Verteilung eventuell verbessert werden (falls hat_sigma mit einer kleinen Stichprobe geschätzt wurde), also durch etwas größere Werte als 1,96..., was nur für große Stichproben eine gute Näherung ist). Ich bin gespannt mehr über die richtige Verwendung der Begriffe zu erfahren! Liebe Grüße und besten Dank! biggerj1 (Diskussion) 13:16, 19. Sep. 2023 (CEST)Beantworten
Das ist ein guter Punkt. Ich versuche dies zunächst im Kriging-Artikel zu behandeln. Später vielleicht in einem Prognose-Artikel. --Sigma^2 (Diskussion) 19:02, 19. Sep. 2023 (CEST)Beantworten
Also beim Kriging schätz man ja auch die Erwartungs- bzw. Mittelwertfunktion, ähnlich wie den Mittelwert im Würfel-Beispiel. Es ist ja auch immer ein Messrauschen vorhanden und die Kovarianzfunktion wird entsprechend mit einem Rauschterm in der Diagonale ergänzt (bzw. in der Kriging-Sprechweise ist das dann ein Variogramm und der Nugget-Effekt, was aber konzeptionell ähnlich ist.). Je mehr Messwerte man hat, desto genauer nähert man sich dem wahren Mittelwert an. Also so eindeutig finde ich das hier nicht. --Physikinger (Diskussion) 23:15, 21. Sep. 2023 (CEST)Beantworten
Inzwischen ist der Artikel stark überarbeitet und das Zusammenspiel von Parameterschätzung und Prognose wohl hinreichend geklärt. Ausgangspunkt der Diskussion waren Änderungen von Benutzer:Georgjohannwolfgang vom 18. Sseptember 2023, der pauschal alles das, was Prognose, Interpolation oder Extrapolation ist, als Schätzung bezeichnet hat. Das war einfach falsch. Gibt es konkrete Verbesserungsvorschläge zur jetzigen Version des Artikels? --Sigma^2 (Diskussion) 10:18, 22. Sep. 2023 (CEST)Beantworten
Ok, ich habe Jetzt erst gelesen, dass beide Aspekte abgedeckt sind. Ich habe sonst nichts nichts zu verbessern. --Physikinger (Diskussion) 22:30, 22. Sep. 2023 (CEST)Beantworten

Spezialfälle des Kriging

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Im Unterpunkt über Bayesianisches Kringig steht folgender kryptischer Satz „Wenn bei gewöhnlichem Kriging Multi-Modalität vorliegt, kann dies durch Mittelung über die Moden umgangen werden.“ Hier müsste mindestens erklärt werden, welche Verteilung Multi-Modal sein kann und was das mit Bayesianischen Kriging zu tun. Der angegebene Einzelnachweis klärt für mich nichts. Auf der angegeben Seite steht nichts von gewöhnlichem Kriging und Multimodalität. Ich beabsichtige, diesen Satz zu streichen.--Sigma^2 (Diskussion) 10:50, 22. Sep. 2023 (CEST)Beantworten

Nachdem ich überprüft habe, dass in der gesamten angegebenen Quelle das Wort Kriging nicht vorkommt, habe ich den beanstandeten Satz gelöscht und hierhin kopiert.

Wenn bei gewöhnlichem Kriging Multi-Modalität vorliegt, kann dies durch Mittelung über die Moden umgangen werden.[1]
  1. Sascha Ranftl, Wolfgang von der Linden: Bayesian Surrogate Analysis and Uncertainty Propagation. In: Physical Sciences Forum. Band 3, Nr. 1, 13. November 2021, ISSN 2673-9984, S. 6, doi:10.3390/psf2021003006.

Wer sich auskennt, mag es an der richtigen Stelle einbauen.--Sigma^2 (Diskussion) 11:13, 22. Sep. 2023 (CEST)Beantworten