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阿尔蒂埃里。;Cocchi博士。;F.格雷科。;伊利安，J.B。;E.M.斯科特。

贝叶斯P样条和R中的高级计算，用于时空点过程的变化点分析。 （英语） Zbl 1510.62378号

J.统计计算。模拟 86，第13号，2531-2545（2016）.
总结：这项工作提出了一种新的时空点过程数据变化点检测方法的高级计算方面。我们总结了该方法，该方法基于建立数据的贝叶斯层次模型，并声明了对变化点数量和位置的先验猜测，并展示了如何就潜在变化点的接受做出决策。这项工作的重点是选择一种方法来检测正确的变化点，并在可行的计算时间内提供平滑可靠的估计；我们提出贝叶斯P样条作为一种合适的工具来管理空间变化，无论是从计算还是模型拟合性能的角度来看。概述了主要的计算挑战，提出了一种涉及R中并行计算的解决方案，并在仿真研究中进行了测试。本文还介绍了意大利过去20年地震事件数据集的应用。

引用于1文件

MSC公司：

62立方米 从空间过程推断
60G55型 点过程（例如，泊松、考克斯、霍克斯过程）
2015年1月62日 贝叶斯推断
62G08号 非参数回归和分位数回归
62-08 统计学相关问题的计算方法
86甲15 地震学（包括海啸建模）、地震

关键词：

地震数据;变化点分析;时空点过程;空间效应;log-Gaussian-Cox过程;贝叶斯P-样条;并行计算

软件：

长链氯化聚乙烯;阀杆;R-INLA公司;多芯;加迈尔;全球供应链;R（右）;INLA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛L.Altieri｝等人，J.Stat.Comput。模拟86，No.13，2531--2545（2016；Zbl 1510.62378）
全文： 内政部 链接

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