Frederic Paik勋伯格 测试时空标记点过程的可分性。 （英语） Zbl 1274.62386号 生物计量学 60，第2期，471-481（2004）. 摘要：描述并比较了用于研究时空标记点过程可分性的非参数检验。结果表明，Cramer-von-Mises型检验在检测逐渐偏离可分性方面非常有效，而基于随机缩放过程的残差检验在检测标记不可分离的聚集或抑制方面非常有效。给出了洛杉矶县野火数据的一个应用，其中表明，可分离性假设在很大程度上是无效的，因为在长达3.9年的时间内，相似规模的火灾聚集在一起。 引用于14文件 MSC公司： 62H15型 多元分析中的假设检验 60G55型 点过程（例如泊松过程、考克斯过程、霍克斯过程） 关键词：非参数检验;点过程;随机时间变化;残差分析;可分性 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛F.P.Schoenberg｝，生物计量学60，编号2471-481（2004年；Zbl 1274.62386） 全文： 内政部 参考文献： [1] Anderson，《空间聚类调查的一些方法及其流行病学应用》，《皇家统计学会杂志》A 160第87页–（1997）·doi:10.1111/1467-985X.00047 [2] Baddeley，非均匀点模式中交互作用的非参数和半参数估计，Statistica Neerlandica 54 pp 329–（2000）·Zbl 1018.62027号 ·doi:10.1111/1467-9574.00144 [3] Brillinger，D.R.1998点过程数据的一些小波分析第31届信号、系统和计算机Asilomar会议1087 1091 [4] 克雷西，《空间数据统计》，修订版（1993年）·Zbl 1347.62005年 ·doi:10.1002/97811191151 [5] Daley，点过程理论导论（2003）·Zbl 1026.60061号 [6] Diggle，空间点模式的统计分析（1983） [7] Fishman，《时空点过程的统计分析》，IEEE信息理论汇刊IT-22第257页–（1976）·Zbl 0345.60033号 ·doi:10.1109/TIT.1976.1055558 [8] 弗兰尼根，《森林火灾：行为和生态影响》，第351页–（2001年）·doi:10.1016/B978-012386660-8/50012-X [9] Guttorp，科学数据的随机建模（1995）·doi:10.1007/978-1-4899-4449-8 [10] 哈内斯，《南加州沙巴拉火灾后的继承》，《生态专著》41，第27页–（1971）·doi:10.2307/1942434 [11] 约翰逊，《火灾与植被动力学：北美北方森林的研究》（1992年）·doi:10.1017/CBO9780511623516 [12] 约翰逊，火灾频率模型、方法和解释，《生态学研究进展》25，第239页–（1994）·doi:10.1016/S0065-2504（08）60216-0 [13] 卡根，地震矩频关系的普遍性，《纯粹应用地球物理学》155 pp 233–（1999）·doi:10.1007/s000240050264 [14] 考夫曼，J.1993年小组报告：人类在形成火势和生态系统特性中的作用。《环境火灾：植被火灾的生态、大气和气候重要性》。英国奇切斯特：威利 [15] Keeley，《北美陆地植被》第165页–（1988） [16] Keeley，《冠火生态系统的历史与管理：总结与回应》，《保护生物学》第15页，1561–（2001）·doi:10.1046/j.1523-1739.2001.t01-1-00186.x [17] Keeley，《重新审视灭火对灌木林火情的影响》，《科学》284，第1829页–（1999）·doi:10.1126/science.284.5421.1829 [18] Lewis，通过细化模拟非均匀泊松过程，《海军研究后勤季刊》第26期，第403页–（1979年）·Zbl 0497.60003号 ·doi:10.1002/nav.3800260304 [19] 梅耶，《数学课堂讲稿》191页191–（1971）·doi:10.1007/BFb0058859 [20] 莫里茨，《分析极端扰动事件：洛斯帕德雷斯国家森林火灾》，《生态学应用》，第7页，第1252页–（1997）·doi:10.1890/1051-0761（1997）007[1252:AEDEFI]2.0.CO；2 [21] Musmeci，一种用于平滑聚类数据的可变网格算法，《生物统计学》42 pp 483–（1986）·doi:10.2307/25311199 [22] Ogata，On Lewis’s simulation method for point process，IEEE Transactions On Information Theory 27 pp 23–（1981）·Zbl 0449.60037号 ·doi:10.1109/TIT.11981.1056305 [23] 绪方，地震发生的统计模型和点过程的残差分析，《美国统计协会杂志》83页，第9页–（1988年）·doi:10.1080/01621459.1988.10478560 [24] 绪方，地震发生的时空点过程模型，《统计数学研究所年鉴》50 pp 379–（1998）·Zbl 0947.62061号 ·doi:10.1023/A:1003403601725 [25] Ogata，从地震目录推断的震级频率分布的时间和空间异质性分析，《国际地球物理杂志》113第727页–（1993）·doi:10.1111/j.1365-246X.1993.tb04663.x [26] Pyne，《野火导论》（1996） [27] Rathbun，《建模标记的时空点模式》，《国际统计研究所公报》55页379–（1993） [28] Ripley，空间模式建模，JRSS-B 39 pp 172–（1977） [29] Schoenberg，将空间点过程转换为泊松过程，随机过程及其应用81 pp 155–（1999）·Zbl 0962.60029号 ·doi:10.1016/S0304-4149（98）00098-2 [30] 勋伯格，《关于重标泊松过程和布朗桥》，《国际统计数学年鉴》54，第445页–（2002）·Zbl 1037.62083号 ·doi:10.1023/A:1022494523519 [31] Schoenberg，地震发生点过程模型的多维残差分析，美国统计协会杂志98 pp 789–（2004）·doi:10.1198/0162145000000710 [32] 勋伯格，《环境计量百科全书》3第1573页–（2002a） [33] Schoenberg，燃烧面积对燃料年龄和气候变量依赖性的非线性检测，《国际野火杂志》12第1页–（2002b）·doi:10.1071/WF02053 [34] Shitan，空间自回归模型可分性的渐近检验，《通信统计理论数学》24页2027–（1995）·Zbl 0937.62641号 ·doi:10.1080/03610929508831600 [35] Silverman，《统计和数据分析密度估计》（1998年）·兹比尔0617.62042 [36] Solow，非平稳泊松过程中的模型检验，应用随机模型和数据分析8 pp 129–（1992）·doi:10.1002/asm.3150080207 [37] Stoyan，点处理方法在林业统计中的最新应用，《统计科学》15第61页–（2000） [38] Vere-Jones，《环境与地球科学统计》第220页–（1992） [39] 惠兰，《火灾生态学》（1995） [40] 尤尔，《描述南加州的灌木火灾危险》，《美国地理协会分析》75页431–（1985） [41] Zimmerman，空间随机性的双变量Cramér-von Mises型检验，应用统计学42，第43页–（1993）·Zbl 0825.62466号 ·doi:10.2307/2347408 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，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。