路易斯·巴博萨。;朱利安·艾米尔·盖伊;李波;何婉 通过集成嵌套拉普拉斯近似有效重建共同时代气候。 （英语） Zbl 1426.86009号 《农业杂志》。生物与环境。斯达。 第535-554号第24页（2019年）. 概述：共同时代（公元1-2000年）的古气候重建为近期变暖趋势提供了关键背景。这项工作利用集成嵌套拉普拉斯近似（INLA）在贝叶斯层次模型下进行推理，使用来自三个来源的数据：最新的代理数据库（第2k页）、表面温度观测（HadCRUT4）和外部作用力的最新估计。INLA的计算效率允许探索几种模型公式（有或无强制，显式建模内部变化或无），以及五种数据简化技术。两个不同的验证练习发现数据缩减选择的影响很小，但对模型选择的影响很大，对于包含外部力的两个模型来说效果最好。这些模型证实，人为温室气体排放是共同时代温度变化的最大贡献者，其次是火山作用力。太阳效应与零无异。INLA提供了一种有效的方法来估计后验均值，与成本更高的蒙特卡罗-马尔可夫链方法相比，但具有更宽的不确定性边界。我们建议将其用于模型设计的探索，但应使用完整的MCMC解决方案进行适当的不确定性量化。 引用于1文件 MSC公司： 86A32型 地理统计学 2015年1月62日 贝叶斯推断 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 关键词：层次贝叶斯模型;INLA公司;古气候重建 软件：阀杆;fda（右）;RegEM公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.A.Barboza}等人，J.Agric。生物与环境。Stat.24，No.3，535--554（2019；Zbl 1426.86009） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Bair，E.、Hastie，T.、Paul，D.和Tibshirani，R.（2006）。监督主成分预测。美国统计协会杂志，101（473）：119-137·Zbl 1118.62326号 ·doi:10.1198/0162145050000000628 [2] Barboza，L.、Li，B.、Tingley，M.P.和Viens，F.G.（2014）。利用短记忆和长记忆模型从自然代词和估计气候强迫重建过去的温度。应用统计年鉴，8（4）：1966-2001·Zbl 1454.62434号 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