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吉安卢卡·马斯特兰托尼奥;克拉拉·格拉齐安;萨拉·曼奇内利;恩里科·比博纳

分析轨迹跟踪数据的逻辑高斯过程的新公式。 （英语） Zbl 1435.62414号

附录申请。统计。 第4期第13期第2483-2508页（2019年）.
概要：通信系统的改进、电池尺寸的缩小和跟踪设备的价格下降，导致轨迹跟踪数据的可用性增加。这些数据经常被分析以了解动物的行为。
在这项工作中，我们提出了一个新的模型，将动物的运动解释为特征模式的混合，我们将其解释为不同的行为。使用Logistic-Gaussian过程对动物在每一时刻按照特定模式进行行为的概率进行非参数估计。由于一种新的形式化方法和我们指定相关多元高斯过程的共区域化矩阵的方式，我们的模型在参考元素的选择和概率向量分量的排序方面是不变的。我们在贝叶斯框架下拟合模型，并表明我们提出的马尔可夫链蒙特卡罗算法易于实现。
我们进行了一项仿真研究，目的是展示估算程序检索模型参数的能力。我们还测试了用于选择行为数量的信息标准的性能。然后将该模型应用于一个真实的数据集，在该数据集中，狼在繁殖前后都被观察到。结果很容易解释，并且在这两个阶段出现了明显的差异。

引用于三文件

MSC公司：

第62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62立方米 空间过程推断
62H11型 定向数据；空间统计学
92D50型 动物行为

关键词：

沃尔夫数据;不变性;协同区域化;连续时间隐马尔可夫模型

软件：

贝叶斯逻辑;ctmm公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Mastrantonio}等人，Ann.Appl。Stat.13，No.4，2483--2508（2019；Zbl 1435.62414）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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