×

兹马思-数学第一资源

经验最大似然克里格法:一般情况。(英语) Zbl 1078.86003号
摘要:虽然线性kriging是一种无分布的空间插值器,但只有当实验数据服从高斯分布时,它的效率才是最高的。因此,将数据转换为常态一直很有吸引力。我们的想法是把实验数据转换成正常分数,krige值在“高斯域”中,然后将估计值和不确定性度量值反变换到“原始域”。高斯变换的另一个优点是,空间变异性更容易从正常分数建模,因为这种转换减少了极值的影响。然而,这种方法存在一些困难,特别是在选择要使用的转换和以确保估算无条件无偏的方式反向转换估计值方面。当实验数据服从某种特定类型的分布时,这个问题已经解决了。然而,一般情况下,不可能根据从相对较少的数据计算出的实验直方图来验证分布假设,并且不确定性使得多个分布模型能够同样好地拟合。对于一般情况,我们提出了一种经验最大似然法,即通过经验概率分布函数转换为正态性。虽然高斯域的简单kriging估计与最大似然估计相同,但是我们建议使用后者,以似然剖面的形式,来解决后转换估计中的条件无偏问题。条件无偏性是通过采用贝叶斯方法实现的,其中似然分布是待估计未知值的后验分布,后验分布的平均值是条件无偏估计。似然曲线还提供了几种评估估计不确定性的方法。点估计、区间估计和不确定性度量可以从后验分布计算出来。

理学硕士:
86A32型 地质统计学
62页35页 统计学在物理学中的应用
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
参考文献:
[1] Adler,R.J.,1981年,随机场的几何:威利,纽约,280页·Zbl 0478.60059
[2] Chilès,J.-P.,和Delfiner,A.,1999年,地质统计学:建模空间不确定性:Wiley Interscience,纽约,695页·Zbl 0922.62098
[3] David,M.,1988,应用高级地质统计学矿石储量估算手册:爱思唯尔,阿姆斯特丹,216页。
[4] Deutsch,C.V.,和Journel,A.G.,1992年,GSLIB。地质统计学软件库和用户指南:牛津大学出版社,纽约,340页。
[5] Dowd,P.A.,1982,对数正态克里格-一般情况:数学。《地理学》,第14卷,第5期,第475-499页·doi:10.1007/BF01077535
[6] Marcotte,D.和David,M.,1985年,《双高斯方法:回收率估计的简单方法:数学》。《地理学》,第17卷,第6期,第625-644页·doi:10.1007/BF01030857
[7] Matheron,G.,1975年,《预测块级分布:传递函数》,Guarascio,M.,David,M.和Huijbregts,C.编辑,北约高级研究所:D.Reidel出版公司,多德雷赫特,p.237–251。
[八] Pardo Igúzquiza,E.,1997,MLREML:用最大似然和限制最大似然推断空间协方差参数的计算机程序:Compute。《地理科学》,第23卷,第2期,第153-162页·doi:10.1016/S0098-3004(97)85438-6
[9] Pardo Igúzquiza,E.和Dowd,P.A.,1998,二阶平稳普适克里格模型再论:数学。《地理学》,第30卷,第4期,第347-378页·doi:10.1023/A:1021740123100
[10] Pardo Igúzquiza,E.和Dowd,P.A.,2005,EMLK2D:使用经验最大似然克里格法进行空间估计的计算机程序。计算机。《地理科学》,第31卷,第3期,第361-370页。·Zbl 1078.86003号·doi:10.1016/j.cageo.2004.09.020
[11] Rendu,J.M.,1979,正态和对数正态估计:数学。《地理》,第11卷,第407-422页·doi:10.1007/BF01029297
[12] Rivoirard,J.,1990,教师援助:原地储量对数正态估计量的回顾:数学。《地理志》,第22卷,第2期,第213-221页·doi:10.1007/BF00891825
[13] Verly,G.,1983,多元高斯方法及其在局部储量估算中的应用:数学。《地理》,第15卷,第2期,第259-286页·doi:10.1007/BF01036070
[14] Verly,G.,1984年,块体分布给出一个点多元正态分布,在Verly,G.,David,M.,Journel,a.G.和Maréchal,a.编辑,自然资源特征化的地质统计学,第1部分:Reidel,Dordrecht,p.495–515。
数字图书馆提供的数学或参考资料就是基于此。它的项被试探性地匹配到zbMATH标识符,并且可能包含数据转换错误。它试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求匹配的完整性或精确性。