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#1 Fri 03 September 2010 18:30

cRosier
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 3 Sep 2010
Messages: 3

Validation croisée de la méthode krigeage des résidus

Bonjour,
je travaille actuellement sur la spatialisation de précipitations. J'utilise la méthode régression puis krigeage. J'aimerais évaluer l'erreur sur la méthode par validation croisée, mais comme le krigeage est un interpolateur exacte cela reviens à faire une validation croisée sur la régression seulement non? car au point d'obs erreur sera toujours égale au résidu!
J'utilise R (geoR).
Merci pour les futures réponses.

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#2 Fri 03 September 2010 19:42

cRosier
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 3 Sep 2010
Messages: 3

Re: Validation croisée de la méthode krigeage des résidus

Bon je vais tester la fonction de validation krige.cv (gstat) on mettant mon modèle de régression dans le paramètre formula.

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#3 Fri 03 September 2010 20:39

n314
Participant assidu
Date d'inscription: 6 Sep 2005
Messages: 697

Re: Validation croisée de la méthode krigeage des résidus

N'utilisez pas l'intégralité de vos points de mesure dans la modélisation, réservez en une partie en tant que jeu de données de validation...

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#4 Sat 04 September 2010 10:00

cRosier
Juste Inscrit !
Date d'inscription: 3 Sep 2010
Messages: 3

Re: Validation croisée de la méthode krigeage des résidus

Tout d'abord merci d'avoir répondu.
Je détaille un peu la méthode
Je divise mon échantillon en 10 petits échantillons et je fais une boucle:
pour k allant de 1 à 10
phase 1: régression
-j'apprends sur 9 des échantillons
-j'applique sur celui non utilisé
-je calcul les erreurs (observations - estimations)
phase 2 je krige les erreurs(geoR)
-krigeage sur une grille régulière
phase 3 je suis bloquée
-je devrais calculer l'estimation finale somme de la régression et du krigeage
-calculer l'erreur finale=différence de l'observation et de (la somme regression + residus krigés)
-mais pour moi cela n'a pas de sens puisque au point d'observation j'aurais mon erreur calculée en phase 1 pour moi
cela reviens donc à une validation croisée sur la régression!

Je dois louper quelque chose.

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