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基于R-INLA的SPDE空間模型的高級分析 版權信息
- ISBN：9787040612615
- 條形碼：9787040612615 ; 978-7-04-061261-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于R-INLA的SPDE空間模型的高級分析 內容簡介
空間和時空連續過程的建模是空間統計學中一個重要且具有挑戰性的問題。本書詳細闡述了隨機偏微分方程（SPDE）方法用于帶有Matérn協方差結構的連續空間過程的建模。該方法已經在R-INLA軟件包中采用集成嵌套拉普拉斯逼近（INLA）技術進行實現。本書通過使用模擬數據和真實應用程序的示例，解釋了關于建模空間過程和SPDE方法的關鍵概念。 本書的作者都是空間統計學方面的權威人士，其中包括INLA和SPDE方法以及R-INLA軟件包的主要開發者。此外，本書還包含了各種不同的應用實例。 本書中的所有例子都可以進行接近復現。此外，關于本書的更多信息以及使用的R代碼和數據集，可在本書的網站上獲取。 本書中介紹的工具將對許多領域的研究人員有所幫助，例如生物統計學、空間統計學、環境科學、流行病學、生態學等。此外，碩士生和博士生也會發現本書是學習INLA和SPDE方法進行空間建模的有價值的資源。
基于R-INLA的SPDE空間模型的高級分析 目錄
第1章 積分嵌套拉普拉斯近似與R-INLA包
1.1 介紹
1.2 INLA方法
1.3 一個簡單的例子
1.4 其他參數和控制選項
1.5 處理后驗邊際分布
1.6 功能
第2章 空間建模簡介
2.1 簡介
2.2 隨機偏微分方程法
2.3 案例：玩具數據集
2.4 隨機場的投影
2.5 預測
2.6 關于三角剖分的細節與示例
2.7 評估網格的工具
2.8 非高斯響應：Parana州降雨量數據案例
第3章 多個似然
3.1 協同區域模型
3.2 聯合建模：測量誤差模型
3.3 整體線性預測因子的復制部分
第4章 點過程和優先抽樣法
4.1 簡介
4.2 在對數高斯-Cox過程中引入一個協變量
4.3 基于優先抽樣法的地理統計學推斷
第5章 空間非平穩性
5.1 協方差中的解釋變量
5.2 屏障模型
5.3 Albacete(西班牙)噪聲數據的屏障模型
第6章 使用非標準似然函數進行風險評估
6.1 生存分析
6.2 極值模型
第7章 時空模型
7.1 離散時域
7.2 連續時域
7.3 降低時空模型的分辨率
7.4 條件模擬：合并兩個網格
第8章 時空模型應用
8.1 時空協同區域模型
8.2 動態回歸的例子
8.3 時空點過程：Burkitt例子
8.4 大型點過程數據集
8.5 累積降雨量：Hurdle伽馬模型
附錄A 符號和記號列表
附錄B 本書使用的軟件包
參考文獻
索引
展開全部
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