论文摘要
为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯估计,结合实际数据探讨了高斯随机场下的先验分布选择问题,给出了未知参数后验分布函数。提出了基于Pair-copula函数的空间预测方法,并通过交叉验证,与传统空间预测方法的预测精度进行了比较。结果表明,Pair-copula空间预测方法在对复杂空间数据的分析上具有明显的优势。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨炜明,郭益敏
关键词: 贝叶斯估计,空间相关结构,空间预测
来源: 统计与决策 2019年10期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 数学,环境科学与资源利用
单位: 重庆工商大学数学与统计学院
基金: 国家社会科学基金资助项目(13CTJ016),重庆市基础科学与前沿技术研究项目(cstc2017jcyjAX0067),重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600610)
分类号: X831;O212.8
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.10.015
页码: 67-71
总页数: 5
文件大小: 1573K
下载量: 311
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