前言

數據可視化無疑是探索性數據分析的一個重要且必要的組成部分。此外，我們經常希望根據一階(first-order)和二階(second-order)特征的總結來探索時空數據。在這里，我們考慮經驗均值(empirical means)和經驗協方差(empirical covariances)的可視化、時空協變函數和半變異函數(spatio-temporal covariograms and semivariograms)、經驗正交函數(empirical orthogonal functions)的使用及其相關的主成分時間序列，以及時空典型相關分析。

1.經驗空間均值(Empirical Spatial Means)

1.1公式層面

1.2代碼實現

library("CCA")  library("tidyverse") library("gstat")  library("sp")  library("spacetime")  library("STRbook")

我們現在使用 data 命令加載 NOAA 數據集。為了使數據大小易于管理，我們取了它的一個子集，對應于 1993 年 5 月至 9 月這幾個月的最高日溫度。我們還添加了一個新變量 t，它在數據集的開頭從 1 開始&#

總結

以上是生活随笔為你收集整理的R语言实战应用精讲50篇（二十七）-时空数据分析-经验空间/时间均值(latex公式+R代码绘图)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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