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贝叶斯视角下的基于模型的地质统计学:使用小数据集调查区域到点克里金。 (英语) Zbl 1434.86045号

摘要:区域到点克里金(ATPK)是一种地质统计学方法,用于使用分辨率低得多的感兴趣变量数据创建高分辨率栅格地图。面积平均值的数据集通常比地质统计分析中传统处理的数据集小得多((<,50)个观测值)。在当代ATPK方法中,预测中未考虑变异函数参数的不确定性;这个问题可以通过在贝叶斯框架中应用ATPK来解决。通常在贝叶斯统计中,模型参数的后验分布和后验预测分布是通过从后验点进行马尔可夫链蒙特卡罗抽样来近似的,这可能需要很高的计算成本。因此,本文实施了部分解析解,以(i)探讨先验分布对预测和预测方差的影响,(ii)研究是否可以忽略不确定性的某些方面,从而简化必要的计算,以及(iii)测试各种模型错误规范的影响。比较了使用模拟数据、聚合真实世界点数据和布基纳法索作物总产量案例研究的几种方法。发现先验分布对分类预测的影响最小。在大多数已知短期行为的情况下,忽略变异函数距离参数中的不确定性的方法可以合理评估预测不确定性。然而,在过度保守或乐观的预测不确定性方面,发现了模型错误指定的一些严重影响,突出了模型选择或整合到ATPK中的重要性。

MSC公司:

86A32型 地理统计学
2015年1月62日 贝叶斯推断
62立方米 从空间过程推断

软件:

重新思考阀杆
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全文: 内政部

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