Kriging是一种用于空间插值和预测的统计方法，可以根据已知的数据点来预测未知位置上的数值。在Kriging中，我们可以使用新增试验点预测值相对误差的标准差来评估模型的拟合程度。
计算新增试验点预测值相对误差的标准差通常需要以下步骤：
- 根据现有数据点进行Kriging模型的拟合，得到拟合模型。
- 对于新增的试验点，使用拟合模型进行预测，并计算预测值与实际观测值之间的相对误差（即（预测值-实际观测值）/实际观测值）。
- 将所有新增试验点相对误差求平方并求和。
- 将上述求和结果除以新增试验点个数减一（自由度）。
- 取上述结果的平方根，即可得到新增试验点预测值相对误差的标准差。
举例说明： 假设我们有一组已知数据点(x, y)和对应的观测值z，并通过Kriging建立了一个拟合模型。现在我们要对一个新的测试点(x0, y0)进行插值，并计算其相对误差。
- 假设已有三个数据点：(x1, y1, z1), (x2, y2, z2), (x3, y3, z3)。
- 使用这三个数据点建立Kriging模型，并对测试点(x0, y0)进行预测得到预测值z_pred。
- 计算相对误差：relative_error = (z_pred - z_actual) / z_actual，其中z_actual是测试点的实际观测值。
- 将所有新增试验点的相对误差求平方并求和：sum_of_squared_errors = relative_error1^2 + relative_error2^2 + …
- 将上述结果除以新增试验点个数减一：standard_deviation = sqrt(sum_of_squared_errors / (n - 1))，其中n表示新增试验点个数。
这样就可以得到新增试验点预测值相对误差的标准差。注意，这只是一种计算方法，在实际应用中还需根据具体情况进行适当调整。
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