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托马斯·雷宁格。;艾伦·E·盖尔芬德。;Jenica M.艾伦。;约翰·琼·西兰德。

具有多个零的成分数据的空间回归建模。 （英语） Zbl 1303.62085号

《农业杂志》。生物与环境。斯达。 18，第3期，314-334（2013）.
摘要：合成数据分析考虑受单位和约束的非负值变量向量。我们的兴趣在于空间成分数据，尤其是美国东北部的土地利用/土地覆盖（LULC）数据。这里，观测值是提供在每个3km（\times\）3km网格单元中观测到的LULC类型比例的向量，产生阶\（10^｛4｝\）单元。在相同的网格单元上，我们有一个额外的合成数据集，提供森林碎片比例。潜在有用和可用的协变量包括海拔范围、道路长度、人口、中等家庭收入和住房水平。{}我们提出了一个空间回归模型，该模型还能够捕获每个位置观测向量分量之间的灵活依赖性，以及单纯形限制测量值位置之间的空间依赖性。一个关键问题是LULC数据集观测到的零比例发生率很高，需要在0处合并局部点质量。我们建立了一个层次模型，规定了功率缩放第一阶段，并在第二阶段使用潜在变量，这些变量的空间结构通过多元CAR规范提供。LULC和森林破碎化数据的分析说明了回归系数的解释以及合并空间平滑的好处。

引用于8文件

MSC公司：

第62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
62立方米 空间过程推断
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

面积数据;条件自回归模型;连续排列概率分数;分层建模;马尔科夫蒙特卡洛

软件：

spBayes公司;R（右）;LFT（低频）;化学需氧量;成分
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.J.Leininger}等人，J.Agric。生物与环境。Stat.18，No.3，314--334（2013；Zbl 1303.62085）
全文： 内政部

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