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J-GLOBAL ID：202202247588025660   整理番号：22A0984153

空間統計における基底関数モデル【JST・京大機械翻訳】

Basis-Function Models in Spatial Statistics

著者 (3件)： Cressie Noel (School of Mathematics and Applied Statistics, University of Wollongong, Wollongong, New South Wales 2522, Australia; email: [e-mail]) ,  Sainsbury-Dale Matthew (School of Mathematics and Applied Statistics, University of Wollongong, Wollongong, New South Wales 2522, Australia; email: [e-mail]) ,  Zammit-Mangion Andrew (School of Mathematics and Applied Statistics, University of Wollongong, Wollongong, New South Wales 2522, Australia; email: [e-mail])
資料名： Annual Review of Statistics and Its Application  (Annual Review of Statistics and Its Application)
巻： 9  号： 1  ページ： 373-400  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3498A  ISSN： 2326-8298  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間統計は,それらに関連した空間位置を持つデータの分析に関係し,それらの位置を用いてデータ間の統計的依存性をモデル化した。空間データを,固定効果とランダム効果の両方を通して依存性を符号化する確率モデルから単一実現として扱い,そこでは,ランダム性は,根底にある空間プロセスおよび雑音の多い不完全な測定プロセスにおいて現れる。本レビュー論文の焦点は,おそらく非常に非定常である空間プロセスをモデル化するための極めて柔軟で計算的に効率的な方法を提供するための基底関数の使用である。基底関数モデルのいくつかの例を提供し,それらがGauss,非Gauss,多変量,および空間時間設定でどのように使用されるかを,地球物理学における応用と共に説明した。著者らの目的は,これらの空間統計モデルの汎用性を強調し,それらが現在多くの応用分野で中心段階であることを実証することである。レビューは,空間-基底関数モデルに適合し,空間-統計的予測を実装するために現在利用可能なソフトウェアの議論と説明で結論を下した。Copyright 2022 Annual Reviews All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *統計解析 ,  地球物理学 ,  モデリング ,  *モデル ,  ソフトウェア ,  統計模型 ,  効果 ,  確率モデル ,  *基底関数
準シソーラス用語： ランダム性 ,  非定常性 ,  空間データ ,  *空間統計 ,  多変量 ,  多変量モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 階層的統計モデル ,  低ランクモデル ,  多変量モデル ,  非定常共分散関数 ,  空間基底関数

分類 (5件)： 分光分析  (CC03012W) ,  ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B) ,  湖沼学,河川学  (DC07050J) ,  曲板  (HD03070K) ,  化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： 空間統計 ,  基底関数 ,  モデル