托马斯·梅杰尔·汉森;Skou Cordua，克努德;克劳斯·莫西加德 一种从点和体积支持的噪声数据中推断高斯模型参数的通用概率方法。 （英语） Zbl 1323.86028号 数学。地质科学。 47，第7期，843-865（2015）. 概要：依赖高斯统计的方法需要选择平均值和协方差来描述高斯概率分布。这就是使用克里金法、序贯高斯模拟、最小二乘配置和基于最小二乘的反演等方法的例子。这里，提出了一种方法，该方法提供了一个似然函数的一般描述，该似然函数描述了一组可能有噪声的点和/或体积支持数据从具有特定高斯模型参数集的高斯概率分布实现的概率。利用此似然函数，将高斯模型参数的推断问题作为一个非线性逆问题，使用一般概率公式。然后，逆问题的解决方案是描述高斯模型的参数的后验概率分布，从中可以使用扩展的Metropolis算法获得样本。这种方法允许对高斯模型参数进行详细的不确定性和分辨率分析。该方法在点和体支持的含噪数据上进行了测试，模拟了遥感数据和跨孔层析成像数据。 引用于1文件 MSC公司： 86A32型 地理统计学 86A22型 地球物理学中的反问题 关键词：协方差参数;线性反演;克里金;搭配 软件：Emlk2d公司;bh_tomo公司;SIPPI公司;BGeost公司;布托莫;SGeMS公司;VARFIT公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Mejer Hansen}等人，数学。地质科学。47，第7号，843--865（2015；Zbl 1323.86028） 全文： 内政部 参考文献： [1] Arabelos D，Tscherning CC（2003）《全球先验区域重力协方差模型》。高级地质科学1:143-147·doi:10.5194/adgeo-1-143-2003年 [2] Asli M，Marcotte D，Chouteau M（2000）通过协克里金直接反演重力数据。收录：Kleingeld W，Krige D（eds）第六届国际地质统计学大会会议记录，南非开普敦，4月10日至14日，第64-73页 [3] Atkinson PM（2013）《遥感中的尺度缩小》。国际应用地球观测地理信息杂志22:106-114。doi:10.1016/j.jag.2012.04.012 [4] Box GEP，Tiao 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