地质模型：高斯和非高斯地质统计学程序（大型）数据分析

提供了用于高斯和非高斯（双变量）空间和时空数据分析的函数，用于a）随机场的（快速）模拟，b）使用标准似然和称为基于对的加权复合似然的似然近似方法推断随机场，b）用（局部）预测最佳线性无偏预测。加权复合似然对于估计大量数据集非常有效。回归和空间（时间）相关性分析都可以联合进行。为欧几里德域和球面上的空间和时空数据提供了灵活的协方差模型。还有许多用于绘制和执行诊断分析的有用功能。分析中可以考虑不同的非高斯随机场。其中，具有边缘分布的随机场，如Skew-Gaussian、Student-t、Tukey-h、Sin-Arcsin、Two-piece、Weibull、Gamma、Log-Gaussia、Binominal、负二项式和Poisson。参见与此包相关的论文的URL，例如Bevilacqua和Gaetan（2015）<doi:10.1007/s11222-014-9460-6>，Bevilacqua等人（2016）<doi:10.1007/s13253-016-0256-3>，Vallejos等人（2020年）<doi:10.1007/978-3-030-56681-4>、Bevilacqua等人（2020年）<doi:10.1002/env.2632>、Bevilacqua等人（2021年）<doi:10.1111/sjos.12447>，Bevilacqua等人（2022年）<doi:10.1016/j.jmva.2022.104949>，Morales-Navarrete等人（2023年）<doi:10.1080/01621459.2022.2140053>，以及大量的示例和教程。

版本：	2.0.4
取决于：	R（≥4.1.0），领域,地图项目,形状,编码工具
进口：	方法，垃圾邮件,散点图3d,点调用64,快速GP,倍体,普拉克马,PBIV范数,拉链式R,锡,服务提供商,拉姆W,拿伯,超地理学,VGAM公司,数据表,foreach公司,未来,do未来,进步者
建议：	精算师,戈弗内尔,optim并行,数字派生
出版：	2024-07-09
内政部：	10.32614/CRAN.包装。地理模型
作者：	莫雷诺·贝维拉夸[aut，cre]，维克托·莫拉莱斯·奥尼亚特[aut]，克里斯蒂安·卡马尼奥·卡里略[自动]
维护人员：	Moreno Bevilacqua点击gmail.com>
错误报告：	https://github.com/vmoprojs/GeoModels/issues
许可证：	GPL（≥3）
网址：	https://vmoprojs.github.io/GeoModels页面/
需要编译：	对
CRAN检查：	GeoModels结果

文档：

参考手册：

地理模型.pdf

下载内容：

包源：	地质模型_2.0.4.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：地理模型_2.0.4.zip，r版本：地理模型_2.0.4.zip，r-oldrel：地理模型_2.0.4.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：地理模型_2.0.4.tgz，r-oldrel（arm64）：地理模型_2.0.4.tgz，r-release（x86_64）：地理模型_2.0.4.tgz，r-oldrel（x86_64）：地理模型_2.0.4.tgz
旧来源：	GeoModels存档

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