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马蒂厄·威廉;劳拉·M·桑加里。

带微分正则化的广义空间回归。 （英语） Zbl 1510.62237号

J.统计计算。模拟 86，第13号，2497-2518（2016）.
摘要：我们旨在分析在不规则形状的空间域上观测到的地质统计和面积数据，这些数据在指数族中具有分布。我们提出了一个广义加性模型，可以考虑空间变化的协变量信息。该模型通过最大化惩罚对数似然函数进行拟合，其中粗糙度惩罚项涉及在感兴趣区域内计算的空间场的微分量。利用有限元方法实现了空间场的有效估计，为分段多项式曲面提供了基础。该模型通过在美国俄勒冈州波特兰市犯罪研究中的应用进行了说明。

引用于5文件

MSC公司：

62H11型 定向数据；空间统计学
62G08号 非参数回归和分位数回归
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62-08 统计问题的计算方法

关键词：

功能数据分析;空间数据分析;广义加性模型;微分正则化;有限元法

软件：

加迈尔;mgcv公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Wilhelm}和\textit{L.M.Sangalli}，J.统计计算。模拟86，No.13，2497--2518（2016；Zbl 1510.62237）
全文： 内政部 arXiv公司

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