Я пытаюсь смоделировать гауссовское случайное поле с ковариационным кресси (для нераздельных моделей, которые показаны здесь )
Так что у меня уже есть функция для моей ковариации Кресси иданные, но я не нашел способа вставить в одну из функций для моделирования гауссовских случайных полей, таких как RandomFields, потому что мне нужно, чтобы моя ковариация была RM-моделью.
x=c(11.05,11.05,11.05,2.5,2.5,2.5,3.6,3.6,3.6,4.5,4.5,4.5,6.7,6.7,6.7,7.6,7.6,7.6,7.9,7.9,7.9,8.9,8.9,8.9,9,9,9,4,4,4,3.4,3.4,3.4)
y=c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,6,6,6,5,5,5,7,7,7,8,8,8,9,9,9,3.5,3.5,3.5,7,7,7,4,4,4)
t=c(1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3)
z=c(22,26,35,44,53,42,21,15,26,37,56,69,76,74,42,26,15,14,23,37,48,57,54,61,16.8,27.4,39.1,23,35,48.57,21.14,35.6,17.1)
coordenada=data.frame(x,y)
rezagos_esp=as.matrix(dist(coordenada))
rezagos_temp=as.matrix(dist(t))
CH_1=function(h,u,p){(p[1]^2/((p[2]^2*u^2+1)))*exp(-(p[3]^2*h^2)/(p[2]^2*u^2+1))}
p=c(1,1,1)
CH_1(rezagos_esp,rezagos_temp,p)
Так как я могу сгенерировать гауссово случайное поле с данными, которые у меня уже есть?