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韩子飞;维克托·德·奥利维拉

地质统计计数数据高斯copula模型的最大似然估计。 （英语） Zbl 07552778号

Commun公司。统计、仿真计算。 49，第8期，1957-1981（2020）.
摘要：本文研究了地质统计计数数据高斯copula模型中最大似然估计的计算。这是一项具有计算挑战性的任务，因为似然函数只能表示为高维多元正态积分。回顾了两种先前提出的蒙特卡罗方法，Genz-Bretz和Geweke-Hajivassiliou-Keane模拟器，并研究了一种新的方法。新方法基于所谓的数据克隆该算法使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来近似具有计算挑战性可能性的模型中的最大似然估计量及其（渐近）方差。进行了仿真研究，比较了这三种方法的统计和计算效率。研究发现，这三种方法具有相似的统计特性，但Geweke-Hajivassiliou-Keane模拟器所需的计算工作量最小。因此，这是我们推荐的方法。通过对兰辛森林树木数量的数据分析来说明这些方法。

引用于2文件

MSC公司：

60亿10 平稳随机过程
60G60型 随机字段
62立方米 空间过程推断

关键词：

数据克隆;高斯随机场;马尔科夫蒙特卡洛;多元正规积分;模拟似然

软件：

RcppArmadillo公司;R（右）;QSIMVN公司;gcKrig公司;全球气候变化监测
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Han}和\textit{V.De Oliveira}，Commun。统计、仿真计算。第49号，第8号，1957年-1981年（2020年；兹bl 07552778）
全文： 内政部 链接

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