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J-GLOBAL ID：202002234024314798   整理番号：20A1026951

経験的Bayesクリギング実装と使用【JST・京大機械翻訳】

Empirical Bayesian kriging implementation and usage

著者 (2件)： Gribov Alexander (Esri, 380 New York Street, Redlands, CA 92373-8100, USA) ,  Krivoruchko Konstantin (Department of Mathematics, Universitat Jaume I, Castellon E-12071, Spain)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 722  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 古典的な地球統計モデルの以下の欠点を解決することを目的とした実用的な地球統計学的方法論の重要な特徴について述べた:データが定常過程の実現であると仮定する;データ値がガウス分布に従って分布すると仮定した。単一発生モデルによるデータを記述した。予測におけるモデル不確実性を説明しない;そして,同時データと個々の測定誤差をサポートしない。経験的Bayesクリギング(EBK)の著者らの変種は,自動および対話型データ補間のための高速で信頼できる解である。それは,非常に大規模なデータセットの内挿のために使用することができる。次の特徴を論じた。すなわち,有益な事前分布構築と利用;Gauss分布への従属変数の自動データ変換;データサブセットと推定モデルの併合;そして,地球表面上の大面積上の補間。1つのシミュレーション実験と2つの事例研究を高度に可変なデータを用いて行い,EBK予測品質を調べた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  正規分布 ,  データ変換 ,  測定誤差 ,  地球 ,  内挿法 ,  定常過程 ,  統計模型 ,  事例研究 ,  *クリギング
準シソーラス用語： 地球統計学 ,  大面積 ,  事前分布 ,  推定モデル ,  目的変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 経験的Bayesクリギング ,  事前分布 ,  非定常性 ,  データ変換 ,  主成分 ,  最適化

分類 (4件)： 気象学一般  (DC05010D) ,  重金属とその化合物一般  (SB05021R) ,  気圏環境汚染  (SB03020M) ,  土壌汚染  (FB04100T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 経験 ,  クリギング ,  実装