Kyung，M。;Ghosh，S.K。 定向条件自回归模型的最大似然估计。 （英语） Zbl 1204.62164号 J.统计计划。推断 140，第11号，3160-3179（2010）. 概述：在一个格子或一组不规则区域上观察到的空间过程通常使用条件自回归（CAR）模型进行建模。CAR模型中的邻域通常仅使用区域之间的间距或边界来形成。为了适应方向性的空间变化，提出了一类新的空间模型，使用不同方向上的邻域赋予不同的权重。该模型通过考虑空间各向异性，推广了常用的CAR模型。导出了最大似然估计，并证明了在某些正则性条件下的一致性。通过仿真研究，与CAR模型相比，评估了新模型的有限样本性能。最后，使用俄亥俄州哥伦布市犯罪率和2000年弗吉尼亚州72个月以下儿童血铅水平升高的数据集对该方法进行了说明。 引用于7文件 理学硕士： 62立方米 空间过程推断 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62英尺12英寸 参数估计量的渐近性质 2009年6月26日 非马尔可夫过程：估计 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：各向异性;条件自回归模型;晶格数据;最大似然估计;空间分析 软件：R（右）;LBFGS-B型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Kyung}和\textit{S.K.Ghosh}，J.Stat.Plann。推断140，No.11，3160--3179（2010；Zbl 1204.62164） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Akaike，H.，统计模型识别的新视角，IEEE自动控制汇刊，19716-723（1974）·Zbl 0314.62039号 [2] Anselin，L.，《空间计量经济学：方法和模型》（1988年），Kluwer学术出版社 [3] Besag，J.，《晶格系统的空间相互作用和统计分析》（含讨论），《皇家统计学会杂志》，B辑，36192-236（1974）·Zbl 0327.60067号 [4] Besag，J.，《非晶格数据的空间分析》，《统计学家》，第24期，第179-195页（1975年） [5] 贝萨格，J。；Kooperberg，C.，《关于条件和内在自回归》，Biometrika，82，733-746（1995）·Zbl 0899.62123号 [6] 东北部布雷斯洛。；Clayton，D.G.，广义线性混合模型中的近似推断，美国统计协会杂志。，88, 9-25 (1993) ·Zbl 0775.62195号 [7] Brook，D.，关于最近邻系统规范中条件概率和联合概率方法之间的区别，Biometrika，51481-483（1964）·Zbl 0129.10703号 [8] 伯德·R·H。；卢，P。；Nocedal，J。；Zhu，C.，边界约束优化的有限内存算法，SIAM科学计算杂志，16，1190-1208（1995）·兹比尔083665080 [9] 克利夫，A.D。；Ord，J.K.，《空间过程：模型与应用》（1981），Pion Limited·Zbl 0353.62088号 [10] Cressie，N.，《空间数据统计》（1993），Wiley Inc。 [11] 北卡罗来纳州克雷西。；Chan，N.H.，区域变量的空间建模，《美国统计协会杂志》，84，393-401（1989）·Zbl 1248.62211号 [12] 埃夫隆，B。；Hinkley，D.V.，《评估最大似然估计量的准确性：观察到的与预期的渔民信息》，Biometrika，65，457-482（1978）·Zbl 0401.62002号 [13] 弗里曼，M.F。；Tukey，J.W.，《与角度和平方根相关的变换》，《数理统计年鉴》，21607-611（1950）·Zbl 0039.35304号 [14] Fuentes，M.，非平稳空间过程的谱方法，生物统计学，89197-210（2002）·Zbl 0997.62073号 [15] Fuentes，M.，《空间随机过程非平稳性的形式检验》，《多元分析杂志》，96，30-54（2005）·兹比尔1073.62082 [16] Fuentes，M.，Smith，R.，2001年。一类新的非平稳空间模型。北卡罗来纳州立大学统计系技术报告。；Fuentes，M.，Smith，R.，2001年。一类新的非平稳空间模型。技术报告，北卡罗来纳州立大学统计系。 [17] Graybill，F.A.，《矩阵及其在统计学中的应用导论》（1969年），华兹华斯出版公司·Zbl 0188.51601号 [18] 格里菲斯，D.A。；Csillag，F.，探索半变异函数和空间自回归模型之间的关系，《区域科学论文》，72，283-295（1993） [19] Higdon，D.，《模拟北大西洋温度的过程卷积方法》，《环境与生态统计杂志》，5173-190（1998） [20] Higdon，D.、Swall，J.、Kern，J.，1999年。非静态空间建模。收录：Bernardo，J.M.，Berger，J.O.，Dawid，A.P.，Smith，A.F.M.（编辑），贝叶斯统计学6，牛津大学出版社，牛津，第761-768页。；Higdon，D.、Swall，J.、Kern，J.，1999年。非静态空间建模。收录：Bernardo，J.M.、Berger，J.O.、Dawid，A.P.、Smith，A.F.M.（编辑），贝叶斯统计学6，牛津大学出版社，第761-768页·Zbl 0982.62079号 [21] 拉夫肯尔森，B。；Cressie，N.，《计数数据的分层建模及其在核泄漏中的应用》，《环境与生态统计杂志》，10，179-200（2003） [22] Hughes-Oliver，J.M.，Heo，T.Y.，Ghosh，S.K.，2009年。空间过程的自回归点源模型。环境计量学20575-594。；Hughes Oliver，J.M.，Heo，T.Y.，Ghosh，S.K.，2009年。空间过程的自回归点源模型。环境计量20，575-594。 [23] 伊哈卡，R。；Gentleman，R.，R：数据分析和图形语言，《计算与图形统计杂志》，5，299-314（1996） [24] Journel，A.G。；Huijbregts，C.J.，《采矿地质统计学》（1978），学术：伦敦学术出版社 [25] Kyung，M.，2006年。广义条件自回归模型。北卡罗来纳州立大学统计系博士论文。；Kyung，M.，2006年。广义条件自回归模型。北卡罗来纳州立大学统计系博士论文。 [26] 兰卡斯特，P。；Tismenetsky，M.，《矩阵理论》（1985），学术出版社·Zbl 0516.15018号 [27] Mardia，K.V。；Marshall，R.J.，空间回归中残差协方差模型的最大似然估计，Biometrika，71，135-146（1984）·Zbl 0542.62079号 [28] 麦卡拉，P。；Nelder，J.A.，广义线性模型（1989），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦·Zbl 0744.62098号 [29] Miller，H.J.，Tobler第一定律和空间分析，美国地理学家协会年鉴，94284-295（2004） [30] Ord，K.，空间相互作用模型的估算方法，美国统计协会杂志，70120-126（1975）·Zbl 0313.62063号 [31] 奥尔特加，J.M.，《矩阵理论》（1987），阻燃出版社：纽约阻燃出版社·Zbl 0654.15001号 [32] Paciorek，C.J。；Schervish，M.J.，使用一类新的非平稳协方差函数的空间建模，环境学，17，483-506（2006） [33] 赖希，B.J。；霍奇斯，J.S。；Carlin，B.P.，《使用具有两类相邻关系的条件自回归先验值对牙周数据进行空间分析》，美国统计协会杂志。，102, 44-55 (2007) ·Zbl 1284.62669号 [34] H街。；Tjelmeland，H.，将高斯马尔可夫随机场拟合为高斯场，斯堪的纳维亚统计杂志，29，31-49（2002）·Zbl 1017.62088号 [35] 沙本伯格，O。；Gotway，C.A.，《空间数据分析的统计方法》（2005），查普曼和霍尔/CRC·Zbl 1068.6206号 [36] Schwartz，G.，估算模型的维度，《统计年鉴》，第6461-464页（1978年）·Zbl 0379.62005年 [37] Song，H.R。；Fuentes，M。；Ghosh，S.，《高斯地质统计模型和高斯-马尔可夫随机场模型的比较研究》，《多元分析杂志》，99，1681-1697（2008）·Zbl 1142.86309号 [38] Stone，M.，《通过交叉验证和Akaike标准选择模型的渐近等价性》，《皇家统计学会杂志》，B辑，39，44-47（1977）·Zbl 0355.6202号 [39] Sweeting，T.J.，最大似然估计量的一致渐近正态性，统计年鉴，81375-1381（1980）·Zbl 0447.62041号 [40] 范德林德，A。；Witzko，K.-H。；Jockel，K.-H.，使用样条曲线进行死亡率时空分析，生物计量学，41352-1360（1995）·Zbl 0875.62514号 [41] Wahba，G.，数据有噪声时线性算子方程的实用近似解，SIAM数值分析杂志，14651-667（1977）·Zbl 0402.65032号 [42] 白色，G。；Ghosh，S.K.，空间数据的随机邻域条件自回归模型，计算统计与数据分析，533033-3046（2008）·Zbl 1453.62242号 [43] Yang，Y.，能否分享AIC和BIC的优势？模型识别和回归估计之间的冲突，Biometrika，92937-950（2005）·Zbl 1151.62301号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。