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乔治·蒙塔纳里（Giorgio E.Montanari）。

连续平面范式中空间总量的混合模型回归估计。 （英语） 兹比尔1356.62017

J.统计计划。推断 185, 1-14 (2017)。
摘要：在环境研究中，通常采用连续平面范式来估计感兴趣的参数，如曲面上定义的空间变量的总和或平均值，该曲面上的点对应于\（mathbb{R}^2）的连通紧子集的点。在基于设计的方法中，随机性来自于对域中的点进行随机采样，以观察空间变量的值。采用这种方法，在模型辅助的框架下，本文提出了一类基于线性混合模型的空间变量总估计量。首先介绍总量的混合模型回归估计及其性质。还讨论了平滑参数的选择方法。然后，我们给出了作为类成员的总的惩罚样条回归估计，以及当节点数在填充渐近框架内随样本大小增加而增加时的渐近性质，渐近正态分布，比基本无偏估计更有效。此外，它可以是超有效的，即根据空间变量的平滑度，方差阶可以高于通常的（n^{-1}）。仿真研究表明了该估计器以及所提出的方差估计器的性能。

MSC公司：

62D05型 抽样理论、抽样调查
62H11型 定向数据；空间统计学

关键词：

基于设计的推理；Horvitz-Thompson估计量；惩罚样条回归；空间相关性

软件：

半标准杆；FUNFITS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.E.Montanari}，J.Stat.Plann。推断185，1-14（2017；Zbl 1356.62017）
全文： 内政部

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