我使用来自index.php套餐的spPredict进行贝叶斯克里金法克里金法和spBayes来自krige套餐进行非贝叶斯克里格法克里金法。我没有使用任何协变量（只有恒定的平均项），并使用1283点进行克里金法。在1283个点中，1012个是新位置，271个是我有数据的位置。
在完成克里金法之后，为了检查预测性能，我查看了271个位置的kriged值。然后我意识到它们与271个位置的数据完全相同。我用相同的代码（但是使用协变量）完成克里金法，并且根本没有遇到过这种问题。我不知道出了什么问题......以下是gstat和spPredict的简单代码。我还附上校准图。对于任何建议我都会非常感激。
krige答案 0 :(得分：0)
这是克里金的知名财产;它来自于克里金基础模型假设一个值与自身完全相关的事实。预测已知值总是导致该值，预测误差为零。这也是由于在同一观察地点重复观察而导致错误的原因。
如果您不希望这种情况发生，您想要的是平滑或过滤;你假设一个过程S（x）= Z（x）+ e（x），其中观测值是Z，你想要预测S;这不是克里金所做的。在gstat包中，您可以在指定Err变异函数组件而不是Nug块效果时进行过滤。
