塞西尔·哈杜因；诺埃尔·克里西 二进制数据的两个尺度空间模型。 （英语） Zbl 1387.62105号 统计方法应用。 27，第1号，1-24（2018）. 摘要：通过条件概率连接的两个空间尺度构建了二进制数据的空间格模型。指定了晶格位置的粗略网格，所有剩余位置（我们称之为背景）都捕获了精细的空间相关性。粗网格上的二进制数据通过自动逻辑分布建模，条件是后台的二进制进程。通过对贝努利成功概率进行logit变换后，通过隐高斯过程捕获背景行为。然后，可能性是（条件的）自逻辑概率分布和隐藏的高斯-伯努利过程的乘积。新模型的参数来自两个空间尺度。一系列仿真表明该模型具有空间相关性，并使用基于相似性的方法估计其参数。利用玉米植株根中玉米螟的存在-缺失数据来说明模型是如何拟合的。 引用于1文件 MSC公司： 62立方米 空间过程推断 62J12型 广义线性模型（逻辑模型） 62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用 关键词：自动逻辑模型；EM算法；高斯过程；层次统计模型；拉普拉斯近似；空间奇数比 软件：GMRFLib公司；FRK公司；随机字段；地理贝叶斯 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Hardouin}和\textit{N.Cressie}，统计方法应用。27，第1号，1--24（2018；Zbl 1387.62105） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] 奥尔德沃思，J。；北卡罗来纳州克雷西。；Ghosh，S.（编辑），高斯空间过程的抽样设计和预测方法，1-54（1999），纽约·Zbl 0941.62104号 [2] Aitchison J（1982）成分数据的统计分析。《统计学会期刊》B系列44（2）：139-177·Zbl 0491.62017号 [3] Albert JH，Chib S（1993）二值和多值响应数据的贝叶斯分析。美国统计协会杂志88（422）：669-679·Zbl 0774.62031号 ·doi:10.1080/016214519993.10476321 [4] Augustin NH，Mugglestone MA，Buckland ST（1996）野生动物空间分布的自动注册模型。应用经济学杂志33（2）：339-347·doi:10.2307/2404755 [5] Besag 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