方法1、散点图

hscat(log(zinc)~, meuse, (:)*)

方法2、变异函数云图

library(gstat)
cld <- variogram(log(zinc) ~ , meuse, cloud = TRUE)
svgm <- variogram(log(zinc) ~ , meuse)
d <- data.frame(gamma = c(cld$gamma, svgm$gamma),
dist = c(cld$dist, svgm$dist),
id = c(rep("cloud", nrow(cld)), rep("sample variogram", nrow(svgm)))
)
xyplot(gamma ~ dist | id, d,
scales = list(y = list(relation = "free",
#ylim = list(NULL, c(-.,0.7)))),
limits = list(NULL, c(-.,0.7)))),
layout = c(, ), as.table = TRUE,
panel = function(x,y, ...) {
if (panel.number() == )
ltext(x+, y, svgm$np, adj = c(,0.5)) #$
panel.xyplot(x,y,...)
},
xlim = c(, ),
cex = ., pch =
)

plot(variogram(log(zinc) ~ 1, meuse)) // 对每一个距离去平均

sel <- plot(variogram(zinc ~ , meuse, cloud = TRUE), digitize = TRUE)
plot(sel, meuse)

v <- variogram(log(zinc) ~ , meuse)
print(xyplot(gamma ~ dist, v, pch = , type = 'b', lwd = , col = 'darkblue',
panel = function(x, y, ...) {
for (i in :) {
meuse$random = sample(meuse$zinc)
v = variogram(log(random) ~ , meuse)
llines(v$dist, v$gamma, col = 'grey')
}
panel.xyplot(x, y, ...)
},
ylim = c(, 0.75), xlab = 'distance', ylab = 'semivariance'
))

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