安德鲁·M·拉姆。；斯科特·霍兰（Scott H.Holan）。；乔纳森·布拉德利。；克里斯托弗·威克尔（Christopher K.Wikle）。 支持建模的时空变化R（右）. （英语） Zbl 1505.62329号 计算。斯达。 36，第1号，749-780（2021）. 摘要：支持方法的时空变化旨在对不同于观测数据的时空域进行统计分析。之前的工作引入了一类简约的贝叶斯层次时空模型，对于高斯结果，我们称之为STCOS。应用本文献中的STCOS方法需要熟练掌握时空方法和统计计算，这可能是潜在用户的障碍。目前的工作试图通过引导读者进行STCOS计算来弥合这一差距。我们将重点放在R计算环境上，因为它的普及性、免费可用性和高质量的贡献包。引入stcos包是为了方便stcos模型的计算。一个令人鼓舞的应用程序是美国社区调查（ACS），这是一项由美国人口普查局管理的持续调查，用于测量美国不同人口的关键社会经济和人口变量。STCOS方法提供了一种原则性方法，用于计算基于模型的估计值以及定制地理位置和/或时间段上ACS变量的相关不确定性度量。我们用ACS数据提供了一个详细的案例研究，以指导R（右），并作为可定制到其他应用程序的基础。 引用于2文件 MSC公司： 62-08 统计学相关问题的计算方法 62H11型 定向数据；空间统计学 62立方米 空间过程推断 62-04 统计相关问题的软件、源代码等 关键词：美国社区调查；面积数据；基本函数；贝叶斯统计；基于模型的估计；官方统计数据 软件：斯坦；rstan公司；RcppArmadillo公司；老虎；漏洞；皮克诺；数字播放器；github；RStan公司；灵活的；jsonlite公司；面积的；QGIS（质量地理信息系统）；spBayes公司；化学需氧量；卢比；领域；R（右）；ArcGIS；矩阵；ggplot2；R-Geo公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.M.Raim}等人，计算。Stat.36，No.1，749--780（2021；Zbl 1505.62329） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 班纳吉，S。；英国石油公司卡林；Gelfand，AE，空间数据的层次建模和分析（2014），伦敦：查普曼和霍尔出版社，伦敦·doi:10.1201/b17115 [2] Bates 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