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2017年9月13日 (水)
矢島美寛, 平野敏弘(2012) 時空間大規模データに対する統計的解析法. 統計数理, 60(1), 57-71.
正直なところ、内容の9割くらいはまっっっったく理解できないんだけど、しかし今後頑張れば理解できるようになる日が来るという問題でもないと思うので、読了にしておく。
ま、空間統計モデル関連でときどき見かける謎のタームについて若干の知識を得ることができたので、よしとしよう。
- えーと、covariance taperingというのは、真の空間的自己共分散をもっと簡単な関数で近似しちゃうということらしい。結局、どうやら自己共分散行列がスパースになって、逆行列を求めるのがむしろ簡単になるらしい。あのー、それってバリオグラムの右のほうを無視するっていうイメージなんでしょうか...(←全然理解できていない...)
- 共分散行列を低ランク近似しちゃうという路線もあって、これは結局、因子分析みたいに潜在的な確率場を考えていることになるのだそうである。で、その一つが、Rパッケージで見かけるfixed rank kriging (固定階数クリギング)なのでそうである。へええー。
論文：データ解析(2015-) - 読了：矢島・平野(2012) 大規模空間データの統計モデリング