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变换随机场中预测大型空间数据集的协方差减缩。 (英语) Zbl 1273.62233号

摘要:最佳线性无偏预测器(BLUP)被称为克里金预测器,在地质统计学等科学领域广泛用于插值空间相关的随机过程。然而,如果一个潜在的随机场不是高斯的,那么BLUP在均方误差(MSE)意义下的最优性就不清楚了,因为它并不总是与条件期望一致。此外,在许多情况下,空间问题中的数据集往往太大,以至于克里金预测器不切实际地耗时。为了降低计算复杂性,针对大型空间数据集开发了协方差锥化。我们考虑了一类变换高斯随机场模型中的协方差锥化,并证明了当下垫高斯随机场具有Matérn协方差函数时,使用协方差锥化法的BLUP、BLUP和最优预测器在MSE意义下是渐近等价的。

理学硕士:

62平方米 随机过程推断和预测
62M40型 随机字段;图像分析
62立方米 空间过程推断
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全文: 内政部

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