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诺埃尔·克里西;桑迪·伯顿;沃尔特·戴维斯;帕维尔·N·克里维茨基。;巴亚姆莫赫塔利;托马斯·苏西;安德鲁·扎米特·曼吉

获取多变量空间相关性：建模、估计然后预测。 （英文） Zbl 1332.86009号

统计科学。 30，第2期，170-175（2015）.
概要：物理过程很少孤立地发生，而是相互影响和相互作用。因此，对空间位置和不同过程之间的潜在依赖进行建模有很大的好处。这两个依赖项之间的交互是M.G.根顿的和W.克莱伯的论文[同上30，第2号，147-163（2015；Zbl 1332.86010号)]正在讨论中。我们认为确保任何多元空间协方差矩阵非负定的问题都很重要，但我们也将其视为达到目的的一种手段。这个“目的”是解决预测多元场的科学问题。

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MSC公司：

86A32型 地理统计学
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
62H11型 定向数据；空间统计学
62J10型 方差和协方差分析（ANOVA）

关键词：

非对称互协方差函数;有条件方法;因子过程;潜在过程;非平稳性

引文：

Zbl 1332.86010号

软件：

FRK公司;spBayes公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Cressie}等人，《统计科学》。30，第2号，170--175（2015；Zbl 1332.86009）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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